下载之后,按照“Apache Spark学习:利用Eclipse构建Spark集成开发环境”一文操作流程运行即可。 3. SparkJoin编程实例 在推荐领域有一个著名的开放测试集是movielens给的,下载链接是:http://grouplens.org/datasets /movielens/,该测试集包含三个文件,分别是ratings.dat、sers.dat、movies.dat,具体介绍可阅 读:README....
这种类型的 Join 也称为笛卡儿积(Cartesian Product),Join 左表的每行数据都会跟右表的每行数据进行 Join,产生的结果行数为 m*n,所以在生产环境下尽量不要用这种 Join。下面是 CROSS JOIN 的使用例子: scala> val df = customer.crossJoin(order) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [customerId: int,...
1.join:join函数主要用来拼接字符串,将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。 var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2) var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2) scala> rdd1.join(rdd2...
ratingDataFram.createOrReplaceTempView("ratings")valsql="select count(*) as count ,gender from users u join ratings r on u.userid = r.userid where movieid = 3578 group by gender order by 2"spark.sql(sql).show()while(true){} sc.stop() } }...
// 因为我们下面测试数据都很小,所以我们先把 BroadcastJoin 关闭scala> spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 1)// 为了启用 Shuffle Hash Join 必须将 spark.sql.join.preferSortMergeJoin 设置为 falsescala> spark.conf.set("spark.sql.join.preferSortMergeJoin", false)scala> val itebl...
Spark对join的支持很丰富,等值连接,条件连接,自然连接都支持。连接类型包括内连接,外连接,左外连接,右外连接,左半连接以及笛卡尔连接。 下面一一示例,先看内连接 /* 内连接 select * from df1 join df2 on df1.key1=df2.key1 */ scala> val df3 = df1.join(df2,"key1") ...
灵活性:Spark 提供了多种合并方式,如内连接(Inner Join)、外连接(Outer Join)、左连接(Left Join)、右连接(Right Join)等,可以根据具体需求选择合适的合并方式。 易用性:Scala 语言的语法简洁明了,结合 Spark 的 API,使得数据合并操作变得非常方便。 类型 内连接(Inner Join):只保留两个数据集中匹配的记录。
Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join 先看两个源数据表的定义: scala>val df1=spark.createDataset(Seq(("aaa",1,2),("bbb",3,4),("ccc",3,5),("bbb",4,6))).toDF("key1","key2","key3")df1:org.apache.spark.sql.DataFrame=[key1:string,key2:int...1more field]scala>val df2=spa...
但是，Broadcast Hash Join属于网络密集型的操作(数据冗余传输)，除此之外，需要在Driver端缓存数据，所以当小表的数据量较大时，会出现OOM的情况被广播的小表的数据量要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值，默认是10MB(10485760)被广播表的大小阈值不能超过8GB，spark2.4源码如下：BroadcastExchangeExec.scala ...
在Spark中使用Scala连接两个RDDs 可以通过使用RDD的转换操作和连接操作来实现。下面是一个完善且全面的答案: 在Spark中,RDD(弹性分布式数据集)是一种基本的数据结构,可以进行并行计算。连接两个RDDs意味着将它们合并为一个RDD,以便进行进一步的操作和分析。 连接两个RDDs的常用方法有两种:union和join。 union方法:...