* 按照value进行排序*/object SparkSortByApplication { def main(args : Array[String]) : Unit={ val conf=newSparkConf().setAppName( "SortSecond" ).setMaster( "local[1]") val sc=newSparkContext(conf) val datas= sc.parallelize(Array(( "cc" , 12 ),( "bb" , 32 ),( "cc" , 22 ...
* ascending : true-升序 false-降序 * numPartitions : 指定排序后的分区数量 * * 2. 功能 * 对 Rdd元素按照指定规则 全局排序 * * 3. note * 先全局排序,再对结果分区(中间存在Shuffle过程) **/ object sortByTestextendsApp { val sparkconf: SparkConf=newSparkConf().setMaster("local").setAppNa...
consumerRDD.map(x=>(x.apply(10),1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).foreach(println) 五、消费者年龄分布 该需求通过将RDD映射成DataFrame数据集,方便用SQL语法处理,按照年龄区间分区,分别为"0-20","21-30","31-40" ...这个分区字符串名,就相当key,value表示落在该分区的用户数量。这时,...
na, fill # 创建 Spark 会话 spark = SparkSession.builder \ .appName("Handle Missing Values in SortBy") \ .getOrCreate() # 创建一个包含缺失值的 DataFrame data = [(1, "A"), (2, None), (3, "B"), (4, None), (5, "C")] columns = ["id", "value"] df = spark.createData...
4、 sortByKey([ascending], [numTasks]) 案例 5、collect()案例 6、 count()案例 7、 first()案例 8、 take(n)案例 🥧 Transformation算子Value类型 🥧 1、map(func)案例 作用:返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 2. 需求:创建一个1-10数组的RDD,将所有元素2形成新的RD...
转换算子分为:Value类型、双Value类型和K-V类型。 一、Value类型 1. map 将处理的数据逐条进行映射转换,这里的转换可以是类型的转换,也可以是值的转换。 例子: val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator"))val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))va...
这样,我们通过sortByKey就能完成排序,然后通过取value就可以保持原始数据不变。 4.排序取结果 完整代码 package SparkDemo import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} class UDFSort (val first:Int,val second:Int) extends Ordered[UDFSort] with Serializable {//自定义比较类 ...
配置Parquet可以使用SQLContext的setConf方法或使用SQL执行SET key=value命令。详细参数说明如下: 3.3 JSON数据集 Spark SQL能自动解析JSON数据集的Schema,读取JSON数据集为DataFrame格式。读取JSON数据集方法为SQLContext.read().json()。该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。 需要注意的是,这里的JSON文件不...
差异:groupBykey求得的结果是按Key分组的value集合;reduceByKey是得到的结果是按Key分组同时对value聚合的结果,而且可以在上游rdd就预先聚合(combine),减少shuffle数据量,性能会比较好。 什么时候用groupByKey 当你只要分组的结果(reduceByKey会聚合,得到一个结果值,不能用) ...
SortByKey 从名字就能看到,是将Key排序用的。如一个PariRDD-["A":1, "C":4, "B":3, "B":5],按Key排序的话就是A、B、C。注意,这个方法只是对Key进行排序,value不排序。 上代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 /** * 用于对pairRDD按照key进行排序 * @author wuweifeng wrot...