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sCAlA rDD

val count = sc.accumulator(0) rdd.map(_._1).take(n).map(v => { val c = count.get count.add(1) (c, v) })saveAsTextfile("hdfs://.....")

Spark RDD的英文是Resilient Distributed Datasets,即弹性分布式数据集。通俗一点讲,Spark是做大数据处理的,RDD是其中极为重要的数据抽象,海量数据会被拆分为多个分片放在不同的集群节点上,RDD就是这些分布式数据的集合。在Spark Scala中,...

一般来讲,对于陌生的名词,大家的第一个反应都是“What is it?”。 RDD是Spark的核心内容,在Spark的官方文档中解释如下:RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见,其中有两个关键词:f...

为了在IDEA中编写scala,今天安装配置学习了IDEA集成开发环境。IDEA确实很优秀,学会之后,用起来很顺手。关于如何搭建scala和IDEA开发环境,请看文末的参考资料。 用Scala和Java实现WordCount,其中Java实现的JavaWordCount是spark自带的例

Scala: rdd.map { x => (x,1)} Java: rdd.mapToPair

下面是一系列对 Scala 中的Lists、Array进行排序的例子,数据结构的定义如下: // data structures working with val s = List( "a", "d", "F", "B", "e") val n = List(3, 7, 2, 1, 5) val m = Map( -2 -> 5, 2 -> 6, 5 -> 9, 1 -> 2, 0 -> -16...

如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[In...

rdd.map(_.replaceAll("要过滤的单词", "要替换的单词")), 把字符串中药过滤的单词替换为要替换的单词, 要替换的单词可以为空字符串 rdd.filter(!_.contains("要过滤的单词")), 将包含 要过滤的单词的字符串去掉

def randomSplit(weights: Array[Double], seed: Long = Utils.random.nextLong): Array[RDD[T]] 该函数根据weights权重,将一个RDD切分成多个RDD。 该权重参数为一个Double数组 第二个参数为random的种子,基本可忽略。 scala> var rdd = sc.ma...

大家都知道Scala标准库的List有一个用来做聚合操作的foldLeft方法。 比如我定义一个公司类: 1 case class Company(name:String, children:Seq[Company]=Nil) 它有名字和子公司。 然后定义几个公司: 1 val companies = List(Company("B"),Compa...

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