Spark scala String Array转为String val rddFromFile = spark.sparkContext.textFile("test.txt").collect().mkString("\n") 注:本地文件的话,这里用相对路径和绝对路径都可以,或直接传hdfs路径 取Array[String]的第一个元素: val rddFromFile =
> SELECT array_distinct(array(1, 2, 3, null, 3));[1,2,3,null] 1. array_intersect 数组交集 > SELECT array_intersect(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5));[1,3] 1. array_except 在数据一中但不在数组二中 > SELECT array_except(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5));[2] 1. g...
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{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 1. 创建 SparkConf对象, 并设置 App名字, 并设置为 local 模式 val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]") // 2. 创建SparkContext对象 val sc = new ...
*/object Window1{defmain(args:Array[String]):Unit={val conf=newSparkConf().setAppName("Window1").setMaster("local[2]")val ssc=newStreamingContext(conf,Seconds(3))ssc.socketTextStream("hadoop002",9999).flatMap(_.split("\\W+")).map((_,1)).reduceByKeyAndWindow(_+_,Seconds(6))....
{SparkConf, SparkContext} object Operator_Map { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator") val sc = new SparkContext(sparkConf) //Map val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4)) //建立一个函数 def map...
(args: Array[String]): Unit = {// 构建Spark对象val spark = SparkSession.builder.appName("DecisionTreeClassificationExample").getOrCreate()// 读取数据集// 读取LIBSVM格式文本文件并保存为DataFrame.val data = spark.read.format("libsvm").load("file:///home/xuqm/ML_Data/input/sample_libsvm...
public static void main(String[] args) { // 1.创建配置对象 SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");// 2. 创建sparkContext JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);// 3. 编写代码 ArrayList<list> arrayLists = new ArrayList<>();array...
以数组的形式返回数据集1）功能说明：在驱动程序中，以数组Array的形式返回数据集的所有元素。注意：所有的数据都会被拉取到Driver端，慎用。2）需求说明：创建一个RDD，并将RDD内容收集到Driver端打印 package com.example.action;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.Java...
def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("zipPartitionDemo") .master("local") .getOrCreate() val sc: SparkContext = spark.sparkContext /** * 1 zip的数据类型一致 * */ ...