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[Spark] RDD中JOIN的使用

只返回左右都匹配上的//启动spark-shell，定义两个rdd，做join操作[hadoop@hadoop01~]$spark-shell--masterlocal[2]scala>vala=sc.parallelize

cindysz110·2020-08-10 07:48

Spark学习（2）： RDD

2.创建RDD(1)两种方法1).parallelize(…)(list或array)2)读

Catherine_In_Data·2020-08-10 05:13

PySpark 基础知识-RDD 弹性分布式数据集和 DataFrame

第二种：调用SparkContext的parallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。

蜘蛛侠不会飞·2020-08-10 00:58

Scala reduceByKey()函数详解

接下来据两个例子：语句：valc=sc.parallelize(1to10)c.reduce((x,y)=>

马飞飞·2020-08-09 22:11

pyspark操作 rdd dataframe，pyspark.sql.functions详解行列变换

spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.htmldataframe读写生成以逗号分隔的数据stringCSVRDD=spark.sparkContext.parallelize

数据架构师·2020-08-09 22:57

【pyspark】三 TypeError: Can not infer schema for type: type 'str' 问题

测试toDF().show()也不行后发现是多个rdd间，列数不一致，导致toDF()失败比如：resultRDD=sc.parallelize(["co

百物易用是苏生·2020-08-09 17:05

Spark-RDD常用算子

Transformation算子parallelize：将Scala的数值

weixin_38613375·2020-08-09 14:48

RDD动作算子(action)

defadd(x,y):returnx+ysc.parallelize([1,2,3,4,5]).reduce(add)#结果15collect()以列表的形式返回数据集的所有元素sc.parallelize

weixin_30877493·2020-08-09 14:18

Spark之Transformations算子（一）

首先，对于RDD的生成，通常有两种方式：可通过并行化scala集合创建RDDvalrdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)，5)；前面传入的数据，后面可以传入分区的数目

土豆钊·2020-08-09 13:41

Spark Transformation算子---举例总结

（2）行动算子Action（行动）以下提到的算子都是转换算子：1.map：遍历每一个元素，返回一个新的RDD（弹性分布式数据集）valarr=Array(1,5,4,6,8)valnumRDD=sc.parallelize

Nurbiya_K·2020-08-09 06:32

spark RDD基础装换操作--sortBy操作

scala>valrddData1=sc.parallelize(Array(("dog",3),("cat",1),("hadoop",2),("spark",3),("apple",2)))rddData1

钟兴宇·2020-08-09 01:28

大数据常见英文词汇（待更新）

大数据常见英文词汇（待更新）words(单词)resilient有弹性的parallelize并行化procedure过程process进程、处理program程序schedule日程安排scheduler

Lan_xuaner·2020-08-04 07:48

spark的RDD操作对key值操作的探索

Spark中有许多中创建键值对RDD的方式，其中包括读取时直接返回键值对RDD普通RDD转换成键值对RDD1、在Scala中，可通过Map函数生成二元组vallistRDD=sc.parallelize

星之擎·2020-08-03 08:23

Key-Value类型的RDD的创建及基本转换（1）

1.创建一个基本的key-value的RDDscala>valkvPairRDD= | sc.parallelize(Seq(("key1","value1"),("key2","value2")

风雨飞天·2020-08-03 07:54

【机器学习】pyspark中RDD的若干操作

frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext('local','pyspark')a，text=sc.textFile(“file:///d:/test.txt”)b，rdd=sc.parallelize

huaibei_北·2020-08-03 06:22

Spark RDD转换操作union、join、cogroup

valrdd1=sc.parallelize(1to9,3)valrdd2=rdd1.map(x=>x*2)rdd2.collectvalrdd3=rdd2.filter(x=>x>10)rdd3.collectvalrdd4

u013063153·2020-08-03 05:06

spark中groupByKey与reducByKey的区别

groupByKey:1234567891011valwords=Array("one","two","two","three","three","three")valwordPairsRDD=sc.parallelize

Clark逸晨·2020-08-03 05:44

spark 按照key分区之后，只要分区数量一样，数据都会在一个分区内

valuserMouth=sc.parallelize(Array("201712","201801","201802","201803","201804","201805","beijing","-9223054359956171777

Joey.Hawking·2020-08-03 05:04

常用PySpark API（一）： parallelize, collect, map, reduce等API的简单用法

参考：1.https://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5506822.html2.https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/782281170.RDD数据类型RDD（ResilientDistributedDataSet）是一种弹性分布式数据集，是Spark的核心，其可以有由稳定存储中的数据通过转换（tran

tensory.online·2020-08-03 04:11

Spark RDD/Core 编程 API入门系列之rdd案例（map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、join、cogroupy等）（四）

典型的transformation和actionvalnums=sc.parallelize(1to10)//根据集合创建RDDmap适用于packagecom.zhoul

sysmedia·2020-08-03 04:16

Spark RDD之Key-Value类型操作详解

2.需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区（1）创建一个RDDscala>valrdd=sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc"

qq_43193797·2020-08-03 03:15

spark graphx 教程 04 （join 算子）

sparkgraphx04（join算子）为了演示graph的join算子，首先我们定义一个graphvalusers:RDD[(VertexId,(String,String))]=sc.parallelize

lief2liu·2020-08-03 03:40

Spark中filter、map、flatMap、union、groupByKey、reduceByKey等共享变量示例方法记录

在驱动器程序中对一个集合进行并行化的方式有两种：parallelize()和makeRDD()。

小屁孩~~·2020-08-03 03:19

spark中算子详解：aggregateByKey

通过scala集合以并行化方式创建一个RDDscala>valpairRdd=sc.parallelize(List(("cat",2),("cat",5),("mouse",4),("cat",12)

一刻轻狂·2020-08-03 00:31

请教Spark 中 combinebyKey 和 reduceByKey的传入函数参数的区别？

代码如下valtestData=sc.parallelize(Seq(("t1",1),("t1",2),("t1",3),("t2",2),("t2",5)))valtestDataCombine=testData.combineByKey

dufufd·2020-08-02 23:46

spark 按照key 分组然后统计每个key对应的最大、最小、平均值思路——使用groupby，或者reduceby...

Whatyou'regettingbackisanobjectwhichallowsyoutoiterateovertheresults.YoucanturntheresultsofgroupByKeyintoalistbycallinglist()onthevalues,e.g.example=sc.parallelize

djph26741·2020-08-02 23:32

mapPartition方法与map方法的区别(转载)

应用于每个分区根据[2]mapPartitions更容易OOM代码如下://生成10个元素3个分区的rdda，元素值为1~10的整数（12345678910），sc为SparkContext对象vala=sc.parallelize

Applied Sciences·2020-08-02 22:35

尽量使用reduceByKey代替groupByKey

valwords=Array("one","two","two","three","three","three")valwordPairsRDD=sc.parallelize(words).map(word

自然语言处理-nlp·2020-08-02 22:05

pyspark-Rdd-groupby-groupByKey-cogroup-groupWith用法

一、groupBy()groupBy(f,numPartitions=None,partitionFunc=)ReturnanRDDofgroupeditems.代码：rdd=sc.parallelize

NoOne-csdn·2020-08-02 21:01

Spark groupbykey和cogroup使用示例

valrdd0=sc.parallelize(Array((1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)),3)valrdd1=rdd0.groupByKey()rdd1.collectres0

u013063153·2020-08-02 21:42

Spark Broadcast广播变量

SparkContext.broadcast([初始值])创建（2）使用.valuse来读取广播变量的值（3）Broadcast广播变量被创建后不能修改例子：创建kvFruit：>>>kvFruit=sc.parallelize

大鱼-瓶邪·2020-08-02 20:15

Spark中的groupByKey 、aggregateByKey、reduceByKey 的区别

1.reduceByKeyvsaggregateByKey假设你有一系列元组，以用户ID为key，以用户在某一时间点采访的站为value：valuserAccesses=sc.parallelize(Array

guyy_moon·2020-08-02 20:55

SparkCore之RDD的转换Key-Value类型

需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区创建一个RDDscala>valrdd=sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc"),(4,"d

大数据小同学·2020-08-02 14:21

RDD 常用方法

1、countByValuescala>vala=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,2,3,1,1,2))a:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD

weixin_34397291·2020-08-01 04:31

【Pyspark】Map、FlatMap、filter、union等常用

www.iteblog.com/archives/1395.html#map[Map]#map#sc=sparkcontext,parallelizecreatesanRDDfromthepassedobjectx=sc.parallelize

chongjiapi1753·2020-07-30 19:07

Spark Core（六）创建RDD、Transformation与Action、RDD的持久化

local")valsc=newSparkContext(conf)valarray=Array(1,2,3,4,5)//并行化创建RDD，并且指定该RDD的分区数量为3valrdd:RDD[Int]=sc.parallelize

666呀·2020-07-30 11:04

spark编程指南

spark编程指南可以使容器并行化valdata=Array(1,2,3,4,5)valdistData=sc.parallelize(data)扩展数据集可以直接使用文本文件scala>valdistFile

pcz·2020-07-30 11:31

spark项目scala版本依赖问题

Unit={valconf=newSparkConf().setAppName("AppConf").setMaster("local[4]")valsc=newSparkContext(conf)sc.parallelize

yala说·2020-07-29 18:10

spark core 入门实战之二（RDD的练习）

有以下几种方式创建RDD#常用Transformation(即转换，延迟加载)#通过并行化scala集合创建RDDvalrdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8

_Wanananan·2020-07-29 01:48

Spark基础RDD练习（一）

spark_rdd练习1.并行化创建RDD通过并行化生成rddscala>varrdd1=sc.parallelize(List(123,32,44,55,66,77,88,999))rdd1:org.apache.spark.rdd.RDD

许鸿于·2020-07-29 00:11

spark RDD基础装换操作--filter操作

scala>valrddData=sc.parallelize(1to100)rddData:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD[7]

钟兴宇·2020-07-28 22:43

Spark算子、共享变量

RDD转换算子map(function)传入的集合元素进行RDD[T]转换defmap(f:T=>U):org.apache.spark.rdd.RDD[U]scala>sc.parallelize(List

Rage范·2020-07-28 22:23

RDD应用API---parallelize、Array、reduce、distinct、filter

图片来源：梁洪亮老师的课件代码来源：SparkMLlib机器学习实践王晓华parallelizedefparallelize[T:ClassTag](seq:Seq[T],numSlices:Int=defaultParallelism):RDD[T]第一个参数是数据，默认参数为1，表示将数据值分布在多少个数据节点中存放importorg.apache.spark.{SparkConf,Spark

谛听-·2020-07-28 13:07

spark中flatMap函数用法--spark学习（基础）

理解扁平化可以举个简单例子valarr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))arr.flatmap(x=>(x._1+x._2)).foreach

四木夕宁·2020-07-28 13:34

scala Array[String]转RDD[String]

本来想统计一下每个单词的个数并进行排序，但是类型是所以查了一下相关材料有两种方法：1）把原有的数据进行数据类型转化Array[String]转RDD[String]valsc=spark.sparkContext.parallelize

回忆19930207·2020-07-28 07:47

初识sparkCore

partition一般有三种方式产生（1）从Scala集合中创建，通过调用SparkContext#makeRDD或SparkContext#parallelize是可以指定partition个数的，若指定了具体

LiryZlian·2020-07-28 03:20

spark RDD常用函数/操作

transformationsmap(func)集合内的每个元素通过function映射为新元素vala=Array(1,2,3,4)valpa=sc.parallelize(a)valresultRdd

pcz_x·2020-07-27 18:35

Spark 中 RDD 的创建

{SparkConf,SparkContext}/***从集合(内存)中创建RDD*1、parallelize*2、makeRDD*从底层代码实现来讲，makeRDD方法其实就是parallelize方法

火成哥哥·2020-07-27 18:53

spark RDD算子（九）之基本的Action操作 first, take, collect, count, countByValue, reduce, aggregate, fold,top

first返回第一个元素scalascala>valrdd=sc.parallelize(List(1,2,3,3))scala>rdd.first()res1:Int=1javaJavaRDDrdd=

挡路人·2020-07-27 17:48

Spark入门(四)——Spark RDD算子使用方法

SparkRDD算子RDD算子实战转换算子map(function)传入的集合元素进行RDD[T]转换defmap(f:T=>U):org.apache.spark.rdd.RDD[U]scala>sc.parallelize

为了抽短袖·2020-07-27 16:32

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