如何在spark的一个map函数中将RDD like ((int，int)，int)转换为3个键值对？
在Spark的一个map函数中，可以使用flatMap函数将RDD like ((int，int)，int)转换为3个键值对。flatMap函数可以将一个输入元素映射为多个输出元素。
下面是一个示例代码：
# 导入必要的库
from pyspark import SparkContext
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "SparkExample")
# 创建RDD
rdd = sc.parallelize([((1, 2), 3), ((4, 5), 6)])
# 在map函数中使用flatMap将RDD转换为3个键值对
result = rdd.flatMap(lambda x: [(x[0][0], x[1]), (x[0][1], x[1]), (x[0][0] + x[0][1], x[1])])
# 打印结果
print(result.collect())输出结果为：
[(1, 3), (2, 3), (3, 3), (4, 6), (5, 6), (9, 6)]在上述代码中，我们首先创建了一个包含两个元素的RDD，每个元素都是一个包含两个整数和一个整数的元组。然后，我们使用flatMap函数将每个元组转换为三个键值对，其中键是元组中的整数或两个整数的和，值是元组中的整数。最后，我们使用collect函数将转换后的RDD结果收集并打印出来。
在腾讯云的产品中，可以使用Tencent Spark Streaming进行实时数据处理和分析，Tencent Cloud Object Storage (COS)作为存储服务，Tencent Cloud CVM提供云服务器实例，Tencent Cloud VPC提供虚拟私有云等产品来支持Spark的运行和存储需求。具体产品介绍和链接如下：
- Tencent Spark Streaming：Tencent Spark Streaming是腾讯云提供的实时数据处理和分析服务，支持对大规模数据进行实时处理和计算。了解更多信息，请访问Tencent Spark Streaming产品介绍。
- Tencent Cloud Object Storage (COS)：Tencent Cloud Object Storage (COS)是腾讯云提供的高可靠、低成本的云存储服务，适用于存储和处理大规模非结构化数据。了解更多信息，请访问Tencent Cloud Object Storage (COS)产品介绍。
- Tencent Cloud CVM：Tencent Cloud CVM是腾讯云提供的弹性云服务器实例，可根据业务需求快速创建和管理云服务器。了解更多信息，请访问Tencent Cloud CVM产品介绍。
- Tencent Cloud VPC：Tencent Cloud VPC是腾讯云提供的虚拟私有云服务，可在腾讯云中创建一个隔离的网络环境，用于部署和管理云资源。了解更多信息，请访问Tencent Cloud VPC产品介绍。
通过使用以上腾讯云的产品，您可以在Spark中进行数据处理和分析，并获得高可靠性和低成本的存储和计算服务。
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我正在使用Spark2.1.0和Scala2.10.6
当我尝试这样做的时候：
val x = (avroRow1).join(flattened)
我知道错误：
value join is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]
我为什么要收到这条消息？我有下列进口报表：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
impor
浏览 0提问于2017-07-10得票数 0
2回答
我希望使用Spark + Scala从rdd中获取模式(最常见的数字)。
我可以让它做下面的工作，但我认为这可能是一个更好的计算方法。最重要的是，如果不止一个值有相同的重复次数，我需要返回这两个值。
让我们看看我的示例代码：
val l = List(3,4,4,3,3,7,7,7,9)
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(l)
val grouped = rdd.map (e => (e, 1)).groupBy(_._1).map(e=> (e._1, e._2.size))
val maxRep = grouped.collect
浏览 1提问于2019-09-05得票数 0
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我读到具有相同分区的RDDs将被放在同一位置。这对我来说很重要，因为我想连接几个未分区的大型Hive表。我的理论是，如果我可以对它们进行分区(通过一个名为date_day的字段)并将它们放在一起，那么我就可以避免混洗。
下面是我尝试为每个表做的事情：
def date_day_partitioner(key):
return (key.date_day - datetime.date(2017,05,01)).days
df = sqlContext.sql("select * from hive.table")
rdd = df.rdd
rdd2 = rdd.parti
浏览 2提问于2017-11-05得票数 5
在使用spark-shell时，我注意到了一些有趣的事情，我很好奇为什么会发生这种情况。我使用基本语法将一个文本文件加载到Spark中，然后简单地重复这个命令。REPL的产出如下：
scala> val myreviews = sc.textFile("Reviews.csv")
myreviews: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = Reviews.csv MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
scala> val myreviews = sc.textFi
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
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我有以下Java中的简单代码。此代码创建并用0值填充Map。
Map<Integer,Integer> myMap = new HashMap<Integer,Integer>();
for (int i=0; i<=20; i++) { myMap.put(i, 0); }
我想使用Spark和Scala创建一个类似的RDD。我尝试过这种方法，但它返回的是RDD[(Any) => (Any,Int)]而不是RDD[Map(Int,Int)]。我做错了什么？
val data = (0 to 20).map(_ => (_,0))
val myMapR
浏览 11提问于2018-01-06得票数 0
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我正在尝试比较java和kryo序列化，在磁盘上保存rdd时，使用saveAsObjectFile时，它提供相同的大小，但在spark ui中，它显示不同的大小。Kryo one比java小，但讽刺的是java的处理时间比kryo短，这不是spark UI所期望的？
val conf = new SparkConf()
.setAppName("kyroExample")
.setMaster("local[*]")
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serial
浏览 3提问于2019-12-06得票数 0
1回答
我有2个以下格式的RDDS
RDD1 178,1
156,1
23,2
RDD2
34
178
156
现在我想根据rdd2中的值来过滤rdd1，也就是说，如果178出现在rdd1和rdd2中，那么它应该从rdd1中返回这些元组。
我试过了
val out = reversedl1.filter({ case(x,y) => x.contains(lines)})
其中lines是我的第二个rdd，reversedl1是第一个，但它不起作用
我也试过了
val abce = r
浏览 0提问于2017-09-22得票数 0
我正在尝试实现KMeans using Apache Spark。
val data = sc.textFile(irisDatasetString)
val parsedData = data.map(_.split(',').map(_.toDouble)).cache()
val clusters = KMeans.train(parsedData,3,numIterations = 20)
在此，我得到以下错误：
error: overloaded method value train with alternatives:
(data: org.apache.sp
浏览 8提问于2015-01-08得票数 10
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这是我书中的示例代码：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("spark://chetan-ThinkPad-
E470:7077").setAppName("FlatMap")
sc = SparkContext(conf=conf)
numbersRDD = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
actionRDD = numbersRDD.flatMap(lambda x: x + x).collect()
for val
浏览 3提问于2018-03-09得票数 1
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1回答
我仍然是Scala和Spark的初学者，我想我只是在这里变得无所适从。我有两种RDDs，一种是:-
((String, String), Int) = ((" v67430612_serv78i"," fb_201906266952256"),1)
其他类型:-
(String, String, String) = (r316079113_serv60i,fb_100007609418328,-795000)
可以看到，两个RDD的前两列格式相同。基本上他们是ID的，一个是'tid‘，另一个是'uid’。
问题是：
是否有一种方法可以比较这两个R
浏览 1提问于2017-07-03得票数 0
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我有一个文本文件字符串，格式如下：
"1","1st",1,"Allen, Miss Elisabeth Walton",29.0000,"Southampton","St Louis, MO","B-5","24160 L221","2","female"
我想在逗号(，)处拆分字符串，但忽略双引号(“”)中的逗号(，)。我使用Spark、Scala和case类来创建数据帧。我尝试了下面的代码，但得到了一个错误：
val tit_rdd = td.m
浏览 0提问于2017-05-22得票数 0
我有键/值对的RDD，对于每个键，我需要调用一些接受RDD的函数。因此，我尝试了RDD.Map和内部映射，使用sc.parallelize(value)方法创建了RDD，并将这个rdd发送到我的函数中，但是由于Spark不支持在RDD中创建RDD，这是不起作用的。
你能给我提出解决这个问题的办法吗？
我正在寻找解决方案，建议在下面的线程，但我有一个问题是，我的钥匙不是固定的，我可以有任何数目的钥匙。
谢谢
浏览 2提问于2016-12-28得票数 0
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实际上，我有两个具有相同结构的[(String, (Int, scala.collection.immutable.Map[String,Int], Double))]的RDDs
rdd1
(A,(1,Map(VVV -> 1),0.0))
(B,(26,Map(DDD -> 2, PPP -> 7, OOO -> 2, EEE -> 3, LLL -> 12),1.35))
(C,(2,Map(VVV -> 2),0.0))
rdd2
(OOO,(2,Map(B -> 2),0.0))
(DDD,(2,Map(B -> 2),0.0))
浏览 3提问于2014-11-10得票数 3
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嗨，我在Notebook中有这段代码，并尝试编写python spark代码：
mydataNoSQL.createOrReplaceTempView("mytable")
spark.sql("SELECT * from mytable")
return mydataNoSQL
def getsameData(df,spark):
result = spark.sql("select * from mytable where temeperature is not null")
return result.rdd.sample(Fals
浏览 0提问于2017-06-04得票数 5
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我创建了一个DataFrame，如下所示：
val file = sc.textFile(FileName)
case class CreateDF(project:String, title:String, requests_num:Int, return_size:Int)
val df = file.map(line=>line.split(" ")).map(line=> CreateDF(line(0),line(1),line(2).toInt,line(3).toInt)).toDF()
+-------+--------------------+
浏览 0提问于2018-04-08得票数 0
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我正试着从我的RDD中阅读，但得到的错误。请给我建议。该文件存在于HDFS中。我使用hadoop文件系统命令将文件移动到HDFS。
代码：
baby_names = sc.textFile("/user/rahul/baby_names.csv")
rows = baby_names.map(lambda line:line.split(","))
for row in rows.take(rows.count()):print(row[1])
错误：
Py4JJavaError Traceback (
浏览 3提问于2017-02-14得票数 0
为什么下面的结果会出现错误呢？
scala> import sqlContext.implicits._
import sqlContext.implicits._
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10).map(x => (Map(x -> 0), 0))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(scala.collection.immutable.Map[Int,Int], Int)] = MapPartitionsRDD[20] at map at <console>:27
scal
浏览 0提问于2015-09-11得票数 7
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我正在运行一台卡夫卡流读卡器
以下是依赖项
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>or
浏览 3提问于2016-12-01得票数 1
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我以DataFrame array<string>的身份处理事务
transactions: org.apache.spark.sql.DataFrame = [collect_set(b): array<string>]
我想将其更改为RDD[Array[string]]，但是当我将其更改为RDD时，它被更改为org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]
val sam: RDD[Array[String]] = transactions.rdd
<console>:42: error: type m
浏览 14提问于2017-01-11得票数 1
如果SparkVersion2.2.0中的缓存RDD和DataFrame返回映射大小2：
scala> val rdd = sc.parallelize(Seq(1))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
scala> val df = sc.parallelize(Seq(2)).toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: int]
scala> spar
浏览 5提问于2020-12-19得票数 2
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我正在将一个dataframe转换成一个管道分隔的值，并将其写入shell (scala)中的一个文件中。但我在PySpark方面毫无头绪。会很感激你的帮助。
尤其是我不知道如何用“\”来连接每个列
这是scala版本
scala> val stgDF = spark.read.table("tbl")
stgDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, num: int]
scala> stgDF.map(line => line.mkString("|")).take(2) //H
浏览 3提问于2017-10-30得票数 4
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我刚开始使用spark和scala，我对scala提出了一个编译错误:假设我们有一个rdd，它是这样的一个映射：
val rawData = someRDD.map{
//some ops
Map(
"A" -> someInt_var1 //Int
"B" -> someInt_var2 //Int
"C" -> somelong_var //Long
)
}
然后，我想得到这些vars的直方图信息。下面是我的代码：
rawData.map{row => row.ge
浏览 1提问于2017-09-10得票数 1
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学习自定义Spark RDD分区，编写了一些逻辑，但不编译。
在Spark 2.4.3中，启动spark shell：
case class Transaction(name:String, amount:Double, country:String)
val transactions = Seq(
Transaction("Bob", 100, "UK"),
Transaction("James", 15, "UK"),
Transaction("Marek", 51, "US"),
Tr
浏览 20提问于2019-08-19得票数 0
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我对斯卡拉和斯派克都很陌生。有谁能解释一下
rdd.map(_.swap)
？如果我查看Scala/Spark，就无法在RDD类中找到swap方法。
浏览 8提问于2016-01-08得票数 5
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我正在使用Spark创建一个“倒排索引”，该索引将将一个英语令牌映射回找到令牌的documentIds。鉴于该表格的现有数据：
documentId1, token
documentId2, token
我想要创建一个倒排索引的键，值形式：
token, List(documentId1, documentId2, documentId3, ...)
其中的值是一个documentIds列表，它是排序的和distinct (唯一的)。
到目前为止，我的情况如下：
// List of (documentId, token) pairs
var data = Array((100, "s
浏览 0提问于2016-02-18得票数 0
第二次尝试，正如最初提出的错误例子。从医生那里：
preservesPartitioning指示输入函数是否保留分区器，除非这是一对RDD，并且输入函数不修改键，否则它应该是false。
不错的散文，但它真正意味着什么呢？
这里是一个人为的琐碎例子，不管我是否将true或false传递给mapPartitions，对于新的RDD，每个分区的数据分区仍然是相同的，即使我改变了K，V的K值，那么，意义是什么呢？一定是我错过了一些基本的东西。
import org.apache.spark.HashPartitioner
// Some contrived function
def myfu
浏览 0提问于2020-01-02得票数 2
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1回答
从主RDD创建RDD
、、、
我有一个RDD (RDD[(String，IterableEvent)]，它有一个键，表示一年中的一个月，值是该月发生的数百万个事件。
我想遍历每个键，并创建键事件的RDD。然后，我想为当月事件的每一天创建一个event RDD，这样我就可以将它们发送到相关的s3位置(“目录”结构是bucketName/year/month/ day )。
问题是，似乎你不能在另一个RDD的foreach中创建RDD。因此，我不确定如何在不将整个主RDD加载到内存中的情况下实现我想要的东西(这肯定会耗尽驱动程序的内存，并在一开始就失去使用Spark的意义)。
也许有一种方法可以使用Spark来实现我想要的东西
浏览 0提问于2019-03-20得票数 0
This is fine:
case class trans(atm : String, num: Int)
val array = Array((20254552,"ATM",-5100), (20174649,"ATM",5120))
val rdd = sc.parallelize(array)
val rdd1 = rdd.map(x => (x._1, trans(x._2, x._3)))
如何再一次转换回像RDD这样的简单的rdd？
例如rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String, Int)]
我
浏览 6提问于2022-04-10得票数 0
使用火花2.1
我创建了一个DataSet，里面有MapDataType
StructType schema = new StructType(new StructField[]{
new StructField("id", DataTypes.IntegerType, false, Metadata.empty()),
new StructField("words", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty()),
n
浏览 7提问于2017-05-22得票数 14
1回答
从文件中读取图形
、、、
希望在我的Windows机器上运行一个GraphX示例，使用SparklyR安装Hadoop/Spark的SparklyR。首先可以从安装目录启动shell：
start C:\\Users\\eyeOfTheStorm\\AppData\\Local\\rstudio\\spark\\Cache\\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7\\bin\\spark-shell
输出：
17/01/02 12:21:04 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... u
浏览 3提问于2017-01-02得票数 0
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我使用docker镜像“jupyter/all- Spark -notebook”，并通过以下命令运行Spark容器：
docker run -d -p 8888:8888 -p 4040:4040 -p 4041:4041 --name spark-notebook0 jupyter/all-spark-notebook start-notebook.sh --NotebookApp.token=''
Spark版本是2.2，可以在找到“jupyter/all-spark-notebook”的其他详细信息
在Jupyter Notebook中，我遵循了spark sql编程指
浏览 5提问于2017-08-12得票数 1
4回答
我有一个火花对RDD (键，计数)如下
Array[(String, Int)] = Array((a,1), (b,2), (c,1), (d,3))
如何使用找到计数最高的密钥？
编辑:数据类型对RDD是org.apache.spark.rdd.RDD(String，Int)
浏览 1提问于2014-11-12得票数 15
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我是新的火花和面临的问题，找出如何转换RDD元素数据类型。我有以下文本文件：
1 2
2 3
3 4
当我创建一个新的RDD时，它默认采用字符串数据类型。
val exampleRDD = sc.textFile("example.txt").map(x => (x.split(" ")(0),x.split(" ")(1)))
exampleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = MapPartitionsRDD[5] at map at <console>:27
浏览 1提问于2016-07-17得票数 2
尝试使用Spark for Scala中的Statistics工具，但在准备需要的向量时遇到了困难。
val featuresrdd = features.rdd.map{_.getAs[Vector]("features")}
featuresrdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector] = MapPartitionsRDD[952] at map at <console>:82
这将生成一个'mllib.linalg.vector‘类型的向量，但是在工具中使用
浏览 1提问于2017-04-27得票数 0
我对斯派克和斯卡拉都很陌生，我正尝试在星火中练习命令。
我有两个csv文件：
Ads.csv是
5de3ae82-d56a-4f70-8738-7e787172c018,AdProvider1
f1b6c6f4-8221-443d-812e-de857b77b2f4,AdProvider2
aca88cd0-fe50-40eb-8bda-81965b377827,AdProvider1
940c138a-88d3-4248-911a-7dbe6a074d9f,AdProvider3
983bb5e5-6d5b-4489-85b3-00e1d62f6a3a,AdProvider3
0083290
浏览 4提问于2016-01-27得票数 0
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1回答
我将csv文件读取到RDD，并试图将其转换为DataFrame。但是，它克服了错误。
scala> rows.toDF()
<console>:34: error: value toDF is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]]
rows.toDF()
scala> rows.take(2)
Array[Array[String]] = Array(Array(1, 0, 3, "Braund, ...
我做错了
浏览 2提问于2015-11-11得票数 2
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1回答
我正在Python上开发一个Spark脚本(使用Pyspark)。我有一个函数，它用一些字段返回一个Row，包括
timestamp=datetime.strptime(processed_data[1], DATI_REGEX)
processed_data1是一个有效的日期时间字符串。
编辑显示完整的代码：
DATI_REGEX = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S"
class UserActivity(object):
def __init__(self, user, rows):
self.user = int(user)
浏览 5提问于2017-01-19得票数 0
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1回答
对于，我有一个类似的问题，但是接受的解决方案并不能为我解决这个问题。
我试图在一个简单的RDD上应用combineByKey：
package foo
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext._
object HelloTest {
def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppN
浏览 1提问于2015-06-19得票数 0
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我得到了这个错误：
value join is not a member of
org.apache.spark.rdd.RDD[(Long, (Int, (Long, String, Array[_0])))
forSome { type _0 <: (String, Double) }]
我找到的唯一建议是import org.apache.spark.SparkContext._我已经在这么做了。
我做错了什么？
编辑:更改代码以消除forSome (即，当对象的类型为org.apache.spark.rdd.RDD[(Long, (Int, (Long,
浏览 1提问于2015-03-26得票数 4
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1回答
我有两个rdd如下：
rdd1=sc.parallelize([(('a','b'),10),(('c','d'),20)])
rdd2=sc.parallelize([('a',2),('b',3),('c',4)])
我需要创建一个新的rdd，如下所示：( ('a', 'b') => value(a,b)/value(a) => 10/2值)
[(('a','b'), 5.0), (('c'
浏览 0提问于2018-05-03得票数 0
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我得到的任务不能序列化为下面的代码。但是，如果直接传递函数，则不会出现任何错误。
abstract class MyAbstractClass[T, SortOrder](implicit ord: Ordering[SortOrder]) {
def getSorterFunc(): (T) => SortOrder
def sort(rdd: RDD[List[T]]) = {
val sortFunc = getSorterFunc()
rdd.map(x => x.sortBy(sortFunc))
}
}
object SampleObjec
浏览 7提问于2016-10-05得票数 1
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1回答
我是新来的火种，所以希望有人能帮忙。我试图读取存储在GCP桶上的拼板文件。该文件按日期进行分区，因此，例如bucket-name/year={}/month={}/day={}
对于给定的文件，我们有以下模式描述：
直到3月份，我们以前在浮动数据类型中使用x和y列。
3月份以来，这2列现在都是双数据类型的。
从我所看到的来看，吡火花在评估浮点数方面没有任何问题，而双数据类型是兼容的数据类型。(我在网上发现的类似的错误示例与数据类型不兼容有关，例如字符串和浮点数)，但是，如果我们试图读取该文件的所有可用数据，就会遇到这个奇怪的问题：
#i.e. read all the data
浏览 4提问于2021-06-09得票数 0
我有一个任务，需要使用spark.read.csv()将csv数据集加载到星火壳中，并完成以下任务：
dataset)Convert 将数据集转换为RDD，移除标题( integersConvert中的第一个记录(行)，前两个字段为integersConvert其他字段，最后一个字段为双倍字段除外。问号应该是NaN。最后一个字段应转换为布尔值.。
我能够用以下代码执行步骤1和步骤2：
//load the dataset as an RDD
val dataRDD = spark.read.csv("block_1.csv").rdd //output is org.apac
浏览 1提问于2021-01-27得票数 0
1回答
我在AWS EMR中使用Spark，并尝试将数据从DB加载到RDD中。但是，一旦加载了数据，并且经过了非常基本的转换，我尝试在新创建的RDD上运行RDD.count()来输出RDD中的记录数量，在这里我遇到了一个异常，它的堆栈跟踪显示在控制台和下面的引号中。 首先，我在Zeppelin中遇到了这个错误，但后来我在spark-shell中尝试了一下(我想可能是某些类路径的设置有误)，但还是得到了同样的错误。输出如下： Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __
浏览 12提问于2020-10-18得票数 0
我正在关注关于LDA示例的教程视频，我得到了以下问题：
<console>:37: error: overloaded method value run with alternatives:
(documents: org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD[java.lang.Long,org.apache.spark.mllib.linalg.Vector])org.apache.spark.mllib.clustering.LDAModel <and>
(documents: org.apache.spark.rdd.RDD
浏览 0提问于2016-08-06得票数 3
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我正试图在Spark2.0中将rdd转换为dataframe
val conf=new SparkConf().setAppName("dataframes").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val sqlCon=new SQLContext(sc)
import sqlCon.implicits._
val rdd=sc.textFile("/home/cloudera/alpha.dat").persist()
val row=rdd.first()
val data=rdd
浏览 3提问于2016-11-16得票数 3
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1回答
使用Spark，我在Scala中有一个val rdd = RDD[(x: Int, y:Int), cov:Double]类型的数据结构，其中RDD的每个元素表示一个矩阵的元素，其中x表示行，y表示列，cov表示元素的值：
我需要从这个矩阵的行创建SparseVectors。因此，我决定首先将rdd转换为RDD[x: Int, (y:Int, cov:Double)]，然后使用groupByKey将特定行的所有元素放在一起，如下所示：
val rdd2 = rdd.map{case ((x,y),cov) => (x, (y, cov))}.groupByKey()
现在我需要创建Spa
浏览 2提问于2016-09-14得票数 0
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我最近开始使用scala spark，特别是我正在尝试使用GraphX从csv生成图形。要读取带有spark上下文的csv文件，我总是这样做： val rdd = sc.textFile("file/path")
.map(line => line.split(",")) 通过这种方式，我获得了对象ArrayString的RDD。我的问题是csv文件包含由引号("")和不带引号的数字分隔的字符串，文件中一些行的示例如下： "Luke",32,"Rome"
"Mary",43,"
浏览 29提问于2018-12-24得票数 0
1回答
它看起来像是map和flatMap返回不同的类型。
org.apache.spark.rdd.RDDorg.apache.spark.sql.Row mySchamaRdd.map( p => Row.fromSeq(...))返回applySchema函数所需的applySchema函数(或Spark1.3中的createDataFrame )。
但是，org.apache.spark.rdd.RDDAny返回mySchamaRdd.flatMap( p => Row.fromSeq(...)，我不能调用applySchema()。
如何在applySchema()之后使用fla
浏览 4提问于2015-03-31得票数 0
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最近我在Spark中使用了KernelDensity类，我试着在windows10中将它序列化到我的磁盘上，下面是我的代码：
// read sample from disk
val sample = spark.read.option("inferSchema", "true").csv("D:\\sample")
val trainX = sample.select("_c1").rdd.map(r => r.getDouble(0))
val kd = new KernelDensity().setSample(tr
浏览 1提问于2020-05-10得票数 0
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