--生成一维数组 select array(1, 3, 5) as arr; +---+ |arr | +---+ |[1, 3, 5]| +---+ --生成二维数组 select array(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5)) as arr; +---+ |arr | +---+ |[[1, 2, 3], [1, 3, 5]]| +---+ array_contains 对应的类:Arra...
zip_with 数组压缩 SELECT zip_with(array(1, 2), array(3, 4), (x, y) -> x + y);[4,6] map相关函数 函数简介用法 map_concat map内部还是map的展开 重复报错 SELECT map_concat(map(1, 'a', 2, 'b'), map(3, 'c'));{1:"a",2:"b",3:"c"} map_entries map转成数组+内部key...
3 进行zip的RDD,分区中的数据数量应一致,不然会出错。 importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectsubtract{defmain(args:Array[String]):Unit={valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator")valsc=newSparkContext(sparkConf)valrdd1=sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5)...
val parts: Array[Partition] = predicates.zipWithIndex.map { case (part, i) => JDBCPartition(part, i) : Partition } val relation = JDBCRelation(parts, options)(sparkSession) sparkSession.baseRelationToDataFrame(relation) } /** * Loads a JSON file and returns the results as a `DataFrame...
问当产生嵌套arrays_zip数据时，Spark DataFrame的输出将列名替换为"0“、"1”ENDataFrame是一种不可变...
将每一个分区形成一个数组,形成新的RDD类型时RDD[Array[T]] scala 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val config=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")val sc=newSparkContext(config)val listRDD=sc.makeRDD(1to16,4)val flatMapRDD=listRDD.glom()flatMapRDD...
var r: Array[Int] = rdd1.takeOrdered(3) 1. 2. top和takeOrdered都会按默认的排序规则将RDD里面的元素进行排好序之后再取出前n条数据,只是一个默认升序,一个默认降序,但也可以指定降序还是升序例如: takeOrdered(3)(.reverse)将它默认的Int排序规则进行反装,就能实现top(3)的效果 ...
* 1024LlogDebug("max memory usage for aggregates = " + maxMemoryUsage + " bytes.")val maxMemoryPerNode = {val featureSubset: Option[Array[Int]] = if (metadata.subsamplingFeatures) {// Find numFeaturesPerNode largest bins to get an upper bound on memory usage.Some(metadata.numBins.zip...
使用zipWithIndex来对Array类表格进行分割操作 Attribute类的理解及应用 通过RDD的中转实现Array类读取为Dataframe 配置 语言:Scala 2.11 Spark版本:Spark 2.3.1 类型介绍 User-defined function 维基百科对其定义如下:User-defined function - Wikipedia A user-defined function (UDF) is a function provided by the ...
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") ...