使用Scala和Spark将列表转换为RDD的步骤如下: 1. 导入必要的Spark相关库和类: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, Spark...
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: sc.parallelize(list1) list to df: sc.parallelize(list1).toDF() example 1: df df ...
JavaRDD<Row> vender= vender_set.toJavaRDD(); List<Row> vender_list = vender.collect(); // 遍历商家id,调用jsf接口,创建list 保存返回数据 List<String> list_temp =newArrayList<String>(); for(Row row:vender_list) { String id = row.getString(0); String result = service.venderDownAmountLi...
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 ...
JavaRDD<String> venderRDD = sc.parallelize(list_temp); // 注册成表 Dataset<Row> vender_table = sqlContext.read().json(venderRDD); vender_table.registerTempTable("vender"); System.out.println( "注册表 OK" ); // 写入数据库 spark.sql("insert overwrite table dev.dev_jypt_vender_dropaway...
1.定义RDD,每个元素都是Row类型 2.将上面的RDD[Row]转换为DataFrame,df=spark.createDataFrame(row_rdd) 代码: # -*- coding:utf-8 -*- # Desc:This is Code Desc from pyspark import Row from pyspark.sql import SparkSession import os os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark' ...
import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object RDDCache {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf()conf.setAppName("spark core rdd transform").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)val list = List("Hadoop","...
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...
Spark中RDD的计算是以分片为单位的，compute函数会被作用到每个分区上；第三个：A list of dependencies...
setAppName("RDD") val sc = new SparkContext(sparkConf) //1)从集合(内存)中创建RDD //parallelize:并行 val seq: Seq[Int] = Seq[Int](1, 2, 3, 4) val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(seq) // val rdd1 = sc.parallelize( // List(1, 2, 3, 4) // ) val rdd1: RDD[Int] ...