RDD#map 方法可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ; RDD#flatMap 方法是 在 RDD#map 方法 的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ; RDD#flatMap 方法也是 接收一个 函数 作为参数 , 该函数被应用于 RDD 中的每个元素及元素嵌套的子元素 , 并返...
1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ; RDD#flatMap 方法是 在 RDD#map 方法 的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ; RDD#flatMap 方法也是 接收一个 函数 作为参数 , 该函数被应用于 RDD 中的每个元素...
conf=SparkConf().setAppName("createRDD").setMaster("local[5]")sc=SparkContext(conf=conf)#2-使用rdd创建的第一种方法 collection_rdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5,6])print(collection_rdd.collect())#[1,2,3,4,5,6]#2-1如何使用api获取rdd的分区个数print("rdd numpartitions:{}".format(co...
通过外部数据创建RDD http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/pyspark.html#rdd-apis # -*- coding: utf-8 -*-# Program function:创建RDD的两种方式'''1-准备SparkContext的入口,申请资源2-读取外部的文件使用sc.textFile和sc.wholeTextFile方式3-关闭SparkContext'''from pyspark import S...
RDD flatMap 操作例子: flatMap,对原RDD的每个元素(行)执行函数操作,然后把每行都“拍扁” [training@localhost ~]$ hdfs dfs -put cats.txt [training@localhost ~]$ hdfs dfa -cat cats.txt Error: Could not find or load main class dfa
RDD是spark中的主要数据格式,名称为弹性分布式数据集,可以序列化python对象来得到RDD,或者读取文件。 序列化 # parallelize方法序列化python对象为RDD rdd = sc.parallelize([('a', 7), ('a', 2), ('b', 2)]) rdd1 = sc.parallelize([2,5,1,8]) ...
rdd2=rdd1.flatMap(lambdaline:line.split("")).map(lambdaword:(word,1)).reduceByKey(lambdaagg,curr:agg+curr)#4: 对数据 根据 num值进行排序操作, 取出前三个数据# 方式一: sortby + take()# sortby: 用于排序, 根据传入的规则进行排序操作 , 默认升序排序# take: 获取N个数据rdd3=rdd2.sort...
map( ):接收一个函数，应用到RDD中的每个元素，然后为每一条输入返回一个对象。flatMap( )：接收一个函数，应用到RDD中的每个元素，返回一个包含可迭代的类型(如list等)的RDD,可以理解为先Map()，后flat().
创建RDD的方式:parallelize、textFile 转化操作:map、filter、flatMap、sample、union、intersection、subtract、cartesian、distinct、groupByKey、reduceByKey、sortByKey、join、cogroup 行动操作:reduce、collect、count、first、take、takeSample、takeOrdered、saveAsTextFile、saveAsSequenceFile、countByKey、foreach ...
以下是一个简单的PySpark RDD操作示例: from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('WordCountExample').getOrCreate() # 读取文本数据 text_file = spark.sparkContext.textFile("hdfs://path/to/input.txt") # 数据转换与行动操作 counts = text_file.flatMap(lambda line:...