def mapFunction(num: Int): Int = { num * 2 } //map传入的可以是一个方法名 val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map(mapFunction) //map传入的也可以是一个匿名函数 val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map( (num: Int) => { num * 2 } ) //===>匿名函数简化 val mapRDD: RDD[Int] = rdd.map...
在Java中使用Spark时,我们需要首先创建一个SparkSession。下面是实现代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSession;publicclassSparkMapExample{publicstaticvoidmain(String[]args){// 创建SparkSessionSparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("Spark Map Example")// 设置应用名称.master("local[*]")// ...
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.Arrays; import java.util.List; /** * map算子 * 通过函数将RDD中的每一个元素转换为另一个新的RDD */ public class MapOperator { public static void main(String[] args){ SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("lo...
那么map算子中的function要执行1万次，也就是对每个元素进行操作。处理时间的结果表明：在数据量较小,没...
创建Person.java 和 Mysql2Mo.java 类,使用 Spark 读取 MySQL 数据。Mysql2Mo.java 类代码可参考如下示例: package com.matrixone.spark; import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction; import org.apache.spark.sql.*; import java.sql.SQLException; import java.util.Properties; /** * @auther ...
Java中,函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。(Java1.8支持了lamda表达式) 根据Spark-1.6整理如下: Function: CoGroupFunction DoubleFlatMapFunction DoubleFunction FilterFunction FlatMapFunction FlatMapFunction2 ...
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; public class SparkFlatMapJava { public static void main(String[] args){ SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SparkFlatMapJava"); ...
import org.apache.spark.api.java.function.Function;public class Test01_Map { 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(...
在spark中map函数和flatMap函数是两个比较常用的函数。其中map:对集合中每个元素进行操作。flatMap:对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。理解扁平化可以举个简单例子 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))arr.flatmap(x=>(x...
对于 mapPartitions 来说，一个 task 仅仅会执行一次 function，function 一次接收所有的 Partition 数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。如果在 map 过程中需要频繁创建额外的对象(例如将 rdd 中的数据通过 jdbc 写入数据库,map 需要为每个元素创建一个链接而 mapPartitions 为每个 partition 创建一个链接),则 ...