本节主要讨论集合数据类型:数组\列表array、字典map这两种数据类型的索引,首先我们还是先构造数据结构与DataFrame: scala>caseclassA(a:String, b:Int)definedclassAscala>caseclassB(c:List[A], d:Map[String,A], e:Map[Int,String], f:Map[A,String])definedclassBscala>defa_gen(i:Int) =A(s"str_$...
scala>z.collect res44: Array[(String, Int)]= Array((cat,2), (cat,5), (mouse,4), (cat,12), (dog,12), (mouse,2)) # 转化为字典 scala>z.collectAsMap res45: scala.collection.Map[String,Int]= Map(dog -> 12, cat -> 12, mouse -> 2) scala>...
在Spark 3.0中,如果对MapType的元素应用哈希表达式,则会抛出分析异常。要恢复到Spark 3.0之前的行为,可以将spark.sql.legacy.allowHashOnMapType设置为true。 在Spark 3.0中,当无参数调用array/map函数时,它将返回一个元素类型为NullType的空集合。在Spark 2.4及以下版本中,它返回一个元素类型为StringType的空集合。
val flatMapRdd: RDD[Int] = listRDD.flatMap(data=>data) //golm 将分区内的数据合并成一个数组 val glomRdd: RDD[Array[List[Int]]] = listRDD.glom() //groupBy 分组 val groupByKeyRdd: RDD[(Int, Iterable[Int])] = flatMapRdd.groupBy(_%2) val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 20,...
childMainClass) //创建mainClass实例并且转为SparkApplication类型 //SparkApplication是YarnClusterApplication的父类 3. val app = mainClass.getConstructor().newInstance().asInstanceOf[SparkApplication] //最终调用YarnClusterApplication的start方法 4. app.start(childArgs.toArray, sparkConf) ...
rdd1.flatMap(_.split(" ")).collect # flatMap算子结果输出 res1: Array[String] = Array(hello, world, i, love, you) 1. 2. 3. 4. 5. flatMap是将数据先进行map转化,在通过flattern对map结果进行’压平’。也就是将map转化的2个Array压平处理。
normalizedCumWeights.sliding(2).map { x => randomSampleWithRange(x(0), x(1), seed) }.toArray } } /** * 内部方法,用于DataFrame中的随机拆分。根据概率范围对RDD进行采样。 * @param lb 伯努利采样器使用的下界 * @param ub 伯努利采样器使用的上界 * @param seed 随机数生成器的种子 * @retur...
{SparkConf, SparkContext} val conf = new SparkConf().setAppName("ArrayByteToRDD").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val arrayData: Array[Byte] = Array(1, 2, 3, 4, 5).map(_.toByte) val rdd = sc.parallelize(arrayData) // 对RDD进行操作,如map、filter等 sc...
除了Map和Reduce操作之外,它还支持SQL查询,流数据,机器学习和图表数据处理。开发者可以在一个数据管道用例中单独使用某一能力或者将这些能力结合在一起使用。 在这个Apache Spark文章系列的第一部分中,我们将了解到什么是Spark,它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。
object SparkPi {// 必须是object,如果在IDEA创建文件的时候写为class,main函数是无法加载的。defmain(args: Array[String]){valspark=SparkSession .builder() .appName("SparkPi") .getOrCreate() 检查主类代码配置。 valspark=SparkSession .builder() .appName("SparkPi") .config("key1","value1") ...