import java.util.LinkedList; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java...
RDD 是 Spark 的一个最基本的抽象 (如果你看一下源码的话,你会发现RDD在底层是一个抽象类,抽象类显然不能直接使用,必须要继承它然后实现它内部的一些方法后才可以使用),它代表了不可变的、元素的分区(partition)集合,这些分区可以被并行操作。假设我们有一个包含 300 万个元素的数组,那么我们就可以将这个数组分...
测试代码 classApp10{System.setProperty("java.security.krb5.conf","/etc/krb5.conf")System.setProperty("sun.security.krb5.debug","false")val sparkConf=newSparkConf().set("spark.shuffle.service.enabled","true").set("spark.dynamicAllocation.enabled","true").set("spark.dynamicAllocation.minExecutor...
创建一个projectDF,也就是投影过的df,去验证一下投影,可以直接select name这一列,from kudu_students where gpa>2,这样就做了又有筛选,又有投影。接下来生成的df到val projectDF = spark.sql( sqlText = "select name from kudu_students where gpa > 2")这行代码为止,读取行为还没有发生,在拿到projectdf...
1)都是spark中得弹性分布式数据集,轻量级 2)都是惰性机制,延迟计算 3)根据内存情况,自动缓存,加快计算速度 4)都有partition分区概念 5)众多相同得算子:map flatmap 等等 区别: 1)RDD不支持SQL 2)DF每一行都是Row类型,不能直接访问字段,必须解析才行 3)DS每一行是什么类型是不一定的,在自定义了case class之...
按yy/mm/dd分区后的Spark df分区是指在Spark中使用DataFrame进行数据分区时,按照日期的年份、月份和日期进行分区。这种分区方式可以帮助我们更好地组织和管理数据,提高查询和分析的效率。 优势: 数据组织结构清晰:按照yy/mm/dd分区后,数据可以按照日期进行组织,方便查找和管理。 提高查询性能:按照日期分区后,可以根据...
//json文件//{"page_id":"87","pay_category_ids":"99","pay_product_ids":"96","city_id":5}//{"pay_category_ids":"74","city_id":0}valdf = sparkSession.read.json("./src/data/test") df.show() df.rdd.foreach(row => { ...
使用DF写出时Spark作业挂起 是指在使用Spark的DataFrame API编写代码时,由于某些原因导致Spark作业无法正常执行,而出现挂起的情况。 出现Spark作业挂起的原因可能有多种,下面列举了一些可能的原因和解决方法: 数据倾斜:当数据在分布式集群中不均匀地分布时,可能会导致某些节点的负载过重,从而导致作业挂起。解决方法可以是...
Day7:05-基于arrow框架完成pandas DF 和 spark DF发布于 2022-07-18 08:23 · 72 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 Pandas(Python)Spark 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧相关推荐 9:36 今日大寒,我们跨越8000多公里,把寒潮拍给你看! 星球研究所 · 8969 ...
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