作用:类似于 map ,但独立地在 RDD 的每一个分片上运行,因此在类型为 T 的 RDD 上运行时,func 的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]。假设有 N 个元素,有 M 个分区,那么 map 的函数的将被调用 N 次,而 mapPartitions 被调用 M 次,一个函数一次处理所有分区。 详解: mapPartitions 函数获取到每...
自带了80多个高等级操作算子,并且允许在Scala,Python,R 的使用命令进行交互式运行,可以非常方便的在Spark Shell中地编写spark程序。 Generality:通用、全栈式数据处理 Spark提供了统一的大数据处理解决方案,非常具有吸引力,毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
我门来看看top()函数的源码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 deftop(num:Int)(implicitord:Ordering[T]):Array[T]=withScope{takeOrdered(num)(ord.reverse)} top()调用takeOrdered()的源码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 deftakeOrdered(num:Int)(im...
2 varlist=List("hello scala","hello python") sc.parallelize(list).flatMap(line=>line.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).foreach(println)// 输出结果:(scala,1)(python,1)(hello,2)(这里为了节省篇幅去掉了换行,后文亦同) 3、filter算子 1 varlistRDD=sc.makeRDD(1to10) listRDD...
| :param batchSize: The number of Python objects represented as a single | Java object. Set 1 to disable batching, 0 to automatically choose | the batch size based on object sizes, or -1 to use an unlimited | batch size | :param serializer: The serializer for RDDs. ...
说明: 对数据集进行倒序排序操作, 如果kv类型, 针对key进行排序, 获取前N个元素 fn: 可以自定义排序, 按照谁来排序 rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) 获取 前3个元素 rdd.top(3) [10, 9, 8] rdd = sc.parallelize([('c01',5),('c02',8),('c03',4)]) rdd.top(3,la...
take(n):取RDD中前n条数据 first:= take(1) takeSample(withReplacement,num,[seed]):随机抽取RDD中的元素 代码语言:javascript 复制 withReplacement:是否是放回式抽样true代表如果抽中A元素,之后还可以抽取A元素false代表如果抽中了A元素,之后都不在抽取A元素fraction:抽样的比例seed:抽样算法的随机数种子,不同...
计算之后的数据可以通过collect方法输出,该方法是将rdd每个分区中的数据都发送到driver中,形成一个python list对象,相当于将分布式数据集汇聚到本地对象中。 通过文件读取创建RDD sparkcontext.testFile(参数1, 参数2) 参数1是文件名,支持本地文件、hdfs文件, ...
1. 作用:返回一个由RDD的前n个元素组成的数组 2. 需求:创建一个RDD,统计该RDD的条数 (1)创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array(2,5,4,6,8,3)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24 ...
take(n) Return an array with the first n elements of the dataset. 返回数组的头n个元素 代码语言:javascript 复制 //创建数据集scala>vardata=sc.parallelize(List(("A",1),("B",1)))scala>data.take(1)res10:Array[(String,Int)]=Array((A,1))//如果n大于总数,则会返回所有的数据scala>data...