* 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 ...
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...
* 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...
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator"))val rdd = sc.makeRDD(List(4, 5, 1, 3, 2, 6),2)val sortRDD = rdd.sortBy(num => num)sortRDD.saveAsTextFile("output")sc.stop() 二、双Value类型 1. intersection 两个RDD求交集 2. union ...
sortBy(_._2,false)表示按照key-value当中的value进行倒序排序,false表示倒叙,true表示升序。 因此就可以按照以上格式,对文本数据里的每一个字段做相应分析,后文其他计算逻辑也是类似。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 consumerRDD.map(x=>(x.apply(7),1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_...
stage1,主要是执行从reduceByKey到collect操作,stage1的各个task一开始运行,就会首先执行shuffle read操作。执行shuffle read操作的task,会从stage0的各个task所在节点拉取属于自己处理的那些key,然后对同一个key进行全局性的聚合或join等操作,在这里就是对key的value值进行累加。stage1在执行完reduceByKey算子之后,就计...
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...
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 ...
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...
* stage1,主要是执行从reduceByKey到collect操作,stage1的各个task一开始运行,就会首先执行shuffle read操作。执行shuffle read操作的task,会从stage0的各个task所在节点拉取属于自己处理的那些key,然后对同一个key进行全局性的聚合或join等操作,在这里就是对key的value值进行累加。stage1在执行完reduceByKey算子之后,...