执行sc.textFile()方法以后,Spark从本地文件word.txt中加载数据到内存,在内存中生成一个RDD对象lines,这个RDD里面包含了若干个元素,每个元素的类型是String类型,也就是说,从word.txt文件中读取出来的每一行文本内容,都成为RDD中的一个元素。 使用map()函数转换得到相应的键值对RDD,示例如下: val lines = sc.text...
RDD(Resilient Distributed Datasets, 弹性分布式数据集)是Spark最为核心的概念,它是一个只读的、可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,可在多次计算间重用。Spark用Scala语言实现了RDD的API,程序员可以通过调用API实现对RDD的各种操作,从而实现各种复杂的应用。 RDD编程都是从创建RDD开始的,可...
Spark大数据分析与实战:RDD编程初级实践 一、安装Hadoop和Spark 具体的安装过程在我以前的博客里面有,大家可以通过以下链接进入操作: Hadoop的安装:https://blog.csdn.net/weixin_47580081/article/details/108647420 S
lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String]= file:///export/server/spark/Data01.txt MapPartitionsRDD[30] at textFile at<console>:23scala> val database_num = lines.filter(row => row.split(",")(1)=="DataBase") database_num: org.apache.spark.rdd.RDD[String]= MapPartitionsRDD[31] at f...
print(rdd.collect()) """ 使用map 算子,将 rdd 的数据 (1, 2, 3, 4, 5) 按照下面的规则进行转换操作,规则如下: 需求: 偶数转换成该数的平方 奇数转换成该数的立方 """ # 5.使用 map 算子完成以上需求 rdd_map = rdd.map(lambda x: x**2if x%2==0else x**3) ...
三、Spark RDD编程初级实践(scala) 基于上面的pyspark几个算子基本上已经理解了,在scala中算子的概念是一样的 3.1、数据去重 import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.HashPartitionerimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConfimport ...
初级实践 Spark⼤数据分析与实战：RDD编程初级实践 ⼀、安装Hadoop和Spark 具体的安装过程在我以前的博客⾥⾯有，⼤家可以通过以下链接进⼊操作：** 提⽰：如果IDEA未构建Spark项⽬，可以转接到以下的博客： ** ⼆、启动Hadoop与Spark 查看3个节点的进程 master slave1 slave2 Spark shell命令界⾯...
1、熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作; 2、熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。 二、实验内容 1、pyspark交互式编程 给定数据集 data1.txt,包含了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 ...
具体安装过程,可以参考官网(http://dblab//post/bigdata3/)的“教材配套大数据软件安装和编程实践指南”。 2. Spark读取文件系统的数据(1)在spark-shell中读取Linux操作系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”,然后统计出文件的行数;(2)在spark-shell中读取HDFS文件“/user/hadoop/test.txt”(如果该文件不存在...
实验5MapReduce初级编程实践1.实验 ⽬ 的(1)通过实验掌握基本的MapReduce编程⽅法;(2)掌握⽤MapReduce解决⼀些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。2.实验平台(1)操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04)(2)Hadoop版本:3.1.3...