使用Scala和Spark将列表转换为RDD的步骤如下: 导入必要的Spark相关库和类: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} 创建SparkConf对象,设置应用程序的名称: 代码语言:txt 复制 val conf = new SparkConf().setAppName("List to RDD Transformation") ...
在Spark 中,可以通过SparkContext.parallelize()方法将本地集合转换为RDD。代码示例如下: importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}// 初始化 Spark 上下文valconf=newSparkConf().setAppName("Local Collection to RDD").setMaster("local")valsc=newSparkContext(conf)// 创建本地集合vallocalList=List(...
1. 先将List转为JavaRDD,再通过collect()和foreach打印JavaRDD /***@authorYu Wanlong*/importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;publicclassReadTextToRDD {publicstaticvoidmain(String[] args) {//configure sparkSparkConf ...
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); // 将数据去重,转换成 List<Row> 格式 vender_set = vender_set.distinct(); vender_set = vender_set.na().fill(0L); JavaRDD<Row> vender= vender_set.toJavaRDD(); List<Row> vender_list = vender.collect(); // 遍历商家id,调用jsf接口,创建lis...
SparkContext可以通过parallelize把一个集合转换为RDD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 def main(args: Array[String]): Unit = { val conf =newSparkConf(); val list = List(1,2,3,4,5,6); conf.set("spark.master","local") conf.set("spark.app.name","spark demo") ...
df to rdd: df.rdd.map(list) df.rdd.map(tuple) df.rdd.map(lambda x: list(x[0])) rdd to list: rdd1.collect() df to list: df.rdd.map(list).collect() df.rdd.map(tuple).collect() rdd to df: rdd1.toDF() list to rdd: ...
将每个元素传递到函数func中进行操作,并将结果返回为一个新的数据集。 collect()以数组的形式返回rdd的结果,但列表中每个数乘以2 代码语言:javascript 复制 val conf=newSparkConf().setAppName("spark").setMaster("local")val sc=newSparkContext(conf)val rdd=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))val ma...
2.使用sc.parallelize(普通集合,分区数),将普通集合转换为RDD #创建一个普通数组l1scala>val l1=List(1,2,3,4,5)l1:List[Int]=List(1,2,3,4,5)#将List l1转换为RDD指定了两个分区scala>val r3=sc.parallelize(l1,2)r3:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD[2]at parallelize at<co...
1Spark 从 Seq 或 List 创建 RDD 2 从文本文件创建 RDD 3 从另一个 RDD 创建RDD 4从 DataFrames 和 DataSet创建RDD 5 完整代码 总结: Spark RDD 可以使用 Scala 和 Pyspark 语言以多种方式创建,例如,可以使用 sparkContext.parallelize() 从文本文件、另一个 RDD、DataFrame 和 Dataset 创建。 尽管我们在这...
valrdd14=sc.parallelize(List((10,3),(1,2),(10,4),(2,3)))valrdd15=rdd14.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_) 13、combineByKey combineByKey是对RDD中的数据集按照key进行聚合操作,聚合操作的逻辑是通过自定义函数提供给combineByKey。