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spArk中rDD里面怎么过滤单词

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

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,...

x._1,x._2

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:fault-to...

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:fault-to...

之前对RDD的理解是,用户自己选定要使用spark处理的数据,然后这些数据经过transaction后会被赋予弹性,分布特性的特点,具备这样特点的数据集,英文缩写就是RDD。 但RDD再怎么有特性,还是数据集,在理解里就像关系型数据库里的表,里面是存储...

flatmap肯定不需要shuffle 从问题的截图中也没看出来进行flatmap时需要shuffle。 spark切分stage是根据shuffle进行的。问题中没有给出flatmap之后的代码,我只能推测flatmap之后有一个类似reduceByKey的shuffle型算子,spark就会将这个shuffle算...

rdd这种对象都是spark的api,哪会有啥不同? 说不同的话,应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别。在本地跑时处理大文件比较费劲,可能容易内存溢出;集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量,否则影响集群分析的性能。

协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程 协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基矗透过协同过滤,有助于搜集具有类似偏好或属性的用户,并将其意见提供给同一集群中的...

可以当做一个容器, 比如说 List这样的容器, 是存放数据的, 然后可以通过 rdd 的api对数据进行计算, 还有数据在rdd中是有好多个partition的, 这样可以将一个rdd的数据分成好多个partition 来进行并行计算。

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