RDD#distinct 方法 用于 对 RDD 中的数据进行去重操作 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#distinct 方法 不会修改原来的 RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD 对象的 distinct 方法 , 不需要传入任何参数 ; 代码语言:javascript 复制 new_rdd=old_rdd.distinct() 上述代码中 , old_rdd 是原始 RDD 对象 ,...
RDD#distinct 方法 用于 对 RDD 中的数据进行去重操作 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#distinct 方法 不会修改原来的 RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD 对象的 distinct 方法 , 不需要传入任何参数 ; new_rdd = old_rdd.distinct() 1. 上述代码中 , old_rdd 是原始 RDD 对象 , new_rdd 是元素...
distinct函数 将数据中重复数据去重 packagecom.atguigu.bigdata.spark.core.RDD.operator.transformimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectDistinct{defmain(args:Array[String]):Unit={valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator")valsc=newSparkContext(sparkConf)//...
distinct : 剔重剔重变换剔除RDD中的重复记录,返回一个新的RDD。语法def distinct(): RDD[T]示例下面的示例将RDD中重复的行剔除,并返回新RDD中的记录数:scala> textFile.distinct().count() res20: Long =91使用RDD的distinct方法,可以进行记录剔重!
在你进行rdd.distinct()的时候你能确认你rdd里面的类型一致吗?比如存放了 date 和uid 如果你进行了distinct 那么类似于sql select date,uid from table group by date,uid union类似于sql 的union 是让两个rdd union一下 数据量肯定是翻倍的,rdd1.substract(rdd2) 是rdd1减去和rdd2重复的 ...
filterf:T->Boolean 为true则保留,为false则丢弃。产生filter后的RDDdistinct去除重复元素cartesian笛卡尔积union单纯合并两个RDD,并不会去重。
关键字:Spark算子、Spark RDD基本转换、map、flatMap、distinct map 将一个RDD中的每个数据项,通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区与输出分区一对一,即:有多少个输入分区,就有多少个输出分区。 hadoop fs-cat/tmp/lxw1234/1.txt hello world ...
("使用 map 进行 RDD 转换") \ .master('local[*]') \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() py_number_list = [1, 3, 2, 1, 2, 6, 1, 6, 3, 10] print("打印 py_number_list") print(py_number_list) print("从 py_number_list 创建 RDD") number_rdd = spark.sparkContext....
rdd1.take(1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 通过以上几行代码,就把rdd保存到hdfs的data/checkpoint目录下了。 创建读取checkpoint的工具类 SparkContext中有一个checkpointFile方法可以直接读取 把下面的程序打成jar包,比如叫:dospark.jar package org.apache.spark ...
百度试题 题目以下哪个函数可以对RDD进行去重() A. sortBy B. filter C. distinct D. intersection 相关知识点: 试题来源: 解析 C.distinct 反馈 收藏