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...
但是scala是写分布式程序的一门非常方便的语言,因为scala几乎每个对象都有map,reduce,filter等方法,这跟spark的用法简直如出一辙。 多范式 scala是一种多范式的语言,这也没啥特别的,就是既能面向过程又能面向对象,比如C++就是多范式。 安装 装scala要先装java,再装scala。 交互式编程 scala支持像javascript那种交互...
Scala的样例类与式匹配支持函数式编程语言中的代数类型。Scala的单例对象提供了方便的方法来组合不属于类的函数。用户还可以使用Scala的模式匹配、编写类假正则表达式的代码处理可扩展标记语言(Extensible MarkupLanguage,XML)格式的数据 (3)静态类型 Scala配备了表现型的系统,以静态的方式进行抽象,以安全和连贯的方式进行...
scala> val df4 = df3.filter($"A" =!= "b") scala> df4.explain(true)== Analyzed Logical Plan ==A: string, B:int, C: intFilter NOT (A#192 = b)+- Project [A#192, B#193, C#202]+- Join LeftOuter, (A#192 = A#201) :- Project [_1#189 AS A#192, _2#190 AS B#193...
valcolumns:Array[String] = testDF.columnsvalseqDfs:Seq[DataFrame] = columns.map(name => df.filter(s"$name== 'False'"))valoutput:DataFrame= seqDfs.reduceRight(_ union _) But it returns a lot of duplicate values and even if I clear the duplicate values, it wouldn'...
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 ...
转换操作(Transformations):RDD支持一系列转换操作,例如map、filter、reduce等,用于对数据进行处理和转换。转换操作会生成一个新的RDD,并记录转换操作的元数据,而不会立即执行计算。 行动操作(Actions):RDD提供了一系列行动操作,例如count、collect、reduce等,用于触发实际的计算并获取结果。行动操作会将计算作业提交给S...
• Flink CDC 支持 Filter、Null、SQL 和自定义 UDF 等算子。 在数据转换上,这 3 个支持力度差不多。 2.11、性能 因为DataX 只有单机版,所以对比性能时统一使用单机来进行 DataX 和 Flink CDC 的单机性能较好。但 Apache SeaTunnel 的单机性能比 DataX 高 40%-80% 左右。 社区有贡献者曾做过测试,测试...
Spark-scala 可以使用LightGBM模型,既可以进行分布式训练,也可以进行分布式预测,支持各种参数设置。 支持模型保存,并且保存后的模型和Python等语言是可以相互调用的。 需要注意的是,Spark-scala训练LightGBM模型时, 输入模型的训练数据集需要处理成一个DataFrame,用spark.ml.feature.VectorAssembler将多列特征转换成一个 featu...
Boolean表达式有and, or, true, false。Spark中,scala使用===和=!=来作为等于和不等于用于filter,也可以使用not和equalTo函数。 df.where(col("InvoiceNo").equalTo(536365))df.where(col("InvoiceNo")===536365)df.where("InvoiceNo = 536365")valpriceFilter=col("UnitPrice")>600valdescripFilter=col(...