Spark框架1. Scala常见算法汇总 Diamon 1 人赞同了该文章 目录 收起 1. 常规操作 1.1 偶数奇数 1.2 高阶函数 1.3 获取元素 1.4 求和、最大最小 2. 操作数组 2.1 排序 2.2 元素相乘 2.3 去重 2.4 数组长度 2.5 获取索引 2.6 mkString 2.7 count计数 2.8 filter过滤 2.9 take 2.10 drop 2.11 splitAt ...
在scala中,map filter flatMap这三个操作属于不会改变rdd分区数目的操作,reduceByKey join repartition的操作属于shuffle操作,会改变rdd的分区数,其中join操作大家可能不理解,熟悉python的人会以为join操作是在进行groupByKey,但实际上reduceByKey会比groupByKey块很多,所以scala中这个函数接口使用reduceByKey也写,有兴趣的...
正如上面展示的,filter方法返回了所有使假设条件(_ % 2 == 0)为真的集合元素组成的新集合。还有一个方法filterNot,可以返回所有使假设条件返回false的元素组成的新集合。 filter方法对比其他方法的特点有: filter方法遍历整个集合,其他的方法都只是遍历一部分元素 filter方法允许你提供一个判断条件(函数),来过滤集合...
var ssPeople=Map("姓名:"->"张三","年龄:"->16);//不可变映射importscala.collection.mutable._;//要定义可变集必须导入这个包val ssPeople1=Map("姓名:"->"张三","年龄:"->16);//Set("张三","李四")是可变映射,ssPeople1+=("性别"->"男","学号:"->20173522);//向可变映射中添加多个元素ss...
I knew thatdf.filter($"c2".rlike("MSL"))-- This is for selecting the records but how to exclude the records. ? Version: Spark 1.6.2 Scala : 2.10 This works too. Concise and very similar to SQL. df.filter("c2 not like 'MSL%' and c2 not like 'HCP%'").show ...
res0: scala.collection.immutable.Map[String,String]= Map(#FF0000 ->red, #F0FFF F-> azure) union(合并rdd) scala>varrdd1=sc.parallelize(List(1,2,3,4))//创建rdd1rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]= ParallelCollectionRDD[53] at parallelize at <console>:24scala>varrdd2=sc.parallelize...
Scala.TraversableOnce. Both of these functions are allowed to modify and return their first argument instead of creating a new U to avoid memory allocation. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. aggregate函数首先对每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue...
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 ...
filter对RDD进行过滤,返回过滤后的RDD varrdd3=rdd2.filter(x=>x>10)rdd3.collect res5:Array[Int]=Array(12,14,16,18) flatmap是一个一对多的map varrdd4=rdd3.flatMap(x=>x to20)rdd4:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=MapPartitionsRDD[6]at flatMap at<console>:30 scala> rdd4.collect res6...
在Spark中,可以使用两个条件来过滤数据集。以下是使用两个条件过滤Spark的方法: 1. 使用filter()函数:filter()函数是Spark中常用的过滤函数之一,它可以根据指定的条件过滤...