经过reduceByKey操作后,分区数量会受到默认分区数或用户指定的分区数的影响,和最初BlockRDD的分区数不一样,因为ShuffledRDD的分区数不可能为0,所以if(rdd.partitions.isEmpty)无效。if(rdd.partitions.isEmpty)在什么有效呢?只有在当前rdd和BlockRDD在同一个stage时才会有效,因为分区数没有变化 第三种:if(rdd.depe...
Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 如果這個 DataFrame 是空的,則會傳回 true。 C# [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")]publicboolIsEmpty(); 傳回 Boolean 如果空白,則為 True 屬性 SinceAttribute 適用於 產品版本 Microsoft.Sparklatest...
Spark 编程读取hive,hbase, 文本等外部数据生成dataframe后,一般我们都会map遍历get数据的每个字段,此时如果原始数据为null时,如果不进行判断直接转化为string,就会报空指针异常 java.lang.NullPointerException 示例代码如下: val data = spark.sql(sql) val rdd = data.rdd.map(record => { val recordSize = re...
在编写Spark任务时采用Spark SQL向Oracle存数据,对RDD与DateFrame进行了去空值(如下但不限于以下几种)处理后仍然会有ORA-01400: 无法将 NULL 插入,百思不得其解。 最后想到Spark框架采用Scala语言编写,虽然与Java一样都是JVM语言,但在语言类型上还是不同之处。 XXRDD.filter(xx.isEmpty) XXRDD.filter(xx != ...
spark算子之DataFrame和DataSet 前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子。在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能。但也有些功能暂时无法使用。比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的。所以觉得有必要做一些梳理。
val rate=classOf[RateStreamProvider].getCanonicalName--->DataSourceV2privatedefloadV1Source(paths:String*)={// Code path for data source v1.sparkSession.baseRelationToDataFrame(DataSource.apply(sparkSession,paths=paths,userSpecifiedSchema=userSpecifiedSchema,className=source,options=extraOptions.toMap)....
后续版本的Spark进一步完善和优化了RDD的性能、功能和易用性,并引入了其他数据抽象(如DataFrame和Dataset)来满足不同的数据处理需求。 总而言之,Spark RDD是为了解决传统大数据处理框架的限制而设计的一种高性能、可扩展的分布式数据抽象。它的出现推动了大数据处理的革新,使得开发人员能够更方便地进行复杂的数据处理和...
createDataFrame([(1, None), (None, 2)], ("a", "b")) >>> df.select(isnull("a").alias("r1"), isnull(df.a).alias("r2")).collect() [Row(r1=False, r2=False), Row(r1=True, r2=True)] 76.pyspark.sql.functions.least(*cols) 返回列名称列表的最小值,跳过空值。该功能至少需要...
pyspark之dataframe操作 的空值判断 df = spark.createDataFrame([(1.0, float('nan')), (float('nan'), 2.0)], ("a", "b")) df.select(isnan...("a").alias("r1"), isnan(df.a).alias("r2")).show() 10、离群点 # 需要提醒的是,列的计算都是放在select里面的 # 1.先计算均值 mean_...
kafkaStream.foreachRDD { rdd => if (!rdd.isEmpty()) { val hiveContext = new HiveContext(rdd.sparkContext) import hiveContext.implicits._ val dataFrame = rdd.map(_._2).toDF("value") dataFrame.write.mode(SaveMode.Append).saveAsTable("hive_table") } } 复制代码 在上面的代码中,我们首...