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pyspark 中的rdd api 编码练习

1，使用pyspark 的rdd api 进行了数据文件的处理，包括构建RDD， 统计分析RDD ，从文件中读取数据RDD，从文件中构建 rdd的模式shema.  然后通过模式，从rdd中生成dataframe。   2，代码 ''' 构建sparkSession 和练习数据（RDD 和 KV rdd） ''' spark = SparkSession.builder.appName("rdd_api_te

spark数据清洗

spark数据清洗 1.Scala常用语法 运用maven创建项目，需要导入如下依赖： <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> main方法： def main(a

第五章_Spark核心编程_Rdd_转换算子_keyValue型_sortByKey

1.定义 /* * 1.定义 * def sortByKey(ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = self.partitions.length) * : RDD[(K, V)] = self.withScope * ascending : true-正序 false-逆序 * numPartitions : 排序完后,对结果数据的分区数 * * 2

spark之交集并集差集拉链

spark之交集并集差集拉链   def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator") val sc = new SparkContext(sparkConf) // TODO 算子 - 双Value类型 // 交集，

Spark原理及源码解析【第六阶段模块四】

简答题： 以下代码： import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local

spark优化要点（开发）

背景 为什么需要调优？？ 程序都是能跑的，集群还是那个集群，但是有可能另外一个会调优的人和你写的代码的运行的速度要几倍甚至几十倍 1.开发调优 1.1 原则一：避免创建重复的RDD 我们有一份数据 ，student.txt 第一个需求 ：wordCount val stuRDD = sc.textFile(“e://sparkData//stu

Spark-Core RDD转换算子-双Value型交互

1、union（otherDataSet） 作用：求并集. 对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 6) scala> val rdd2 = sc.parallelize(4 to 10) scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2) scala> rdd3.collect res1: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6

sparkRDD：第3节 RDD常用的算子操作

4.      RDD编程API 4.1 RDD的算子分类        Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。 Action（动作）：对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序，或者把结果存储到外部存储系统（例如HDFS）中； 例如：co

spark Transformations算子

在java中，RDD分为javaRDDs和javaPairRDDs。下面分两大类来进行。 都必须要进行的一步。 SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); 　　 一。javaRDDs 1 String[] ayys = {"a"

RDD算子

RDD算子 #常用Transformation(即转换，延迟加载)#通过并行化scala集合创建RDDval rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))#查看该rdd的分区数量rdd1.partitions.lengthval rdd1 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10))val rdd2 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,