错误:值简洁不是org.apache.spark.rdd.RDD[String]的成员

错误:值简洁不是org.apache.spark.rdd.RDDString的成员。

这个错误是因为在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一种抽象数据类型，它代表了一个可并行操作的分布式集合。在RDD中，没有名为"简洁"的成员。

要解决这个错误，可以检查代码中对RDD的操作，确保没有使用不存在的成员。同时，可以参考Spark官方文档或相关教程来了解RDD的正确使用方法和可用的成员函数。

关于Spark和RDD的更多信息，可以参考腾讯云的产品介绍页面：

腾讯云Spark：腾讯云提供的Spark云服务，支持大规模数据处理和分析。
Apache Spark官方文档：Apache Spark官方文档，包含了详细的API参考和使用指南。

请注意，以上提供的链接和产品仅作为示例，不代表推荐或支持任何特定的云计算品牌商。

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Spark RDD篇

RDD是一个抽象，会记录一些信息，他并不是一个真正的集合，但可以像集合一样操作，降低了开发难度。...RDD的算子分为2类，一种是Transformation(lazy不会立即执行，即便有错误也不会发现)，一类是Action(触发任务执行) 创建RDD的方式有3种。...，_.sum对每个值进行求和，这样得出的结果跟之前一样。...当然我们只是为了获取对偶元组key的value值的和，可以使用reduceByKey，这里不需要分区，结果跟初始值为0的aggregateByKey相同 scala> pairRDD.reduceByKey...(dog)和ListBuffer(gnu)，没有cat,因为cat不是1的第一个Value,其他分区以此类推；第二个函数(m: ListBuffer[String],n: String) => m +=

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RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

,1) (Spark,1) (Hive,1) (Spark,1) reduceByKey(func) 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中每个值是将每个Key传递到函数...reduceByKey(func)的功能是，使用func函数合并具有相同键的值,(a,b) => a+b这个Lamda表达式中，a和b都是指value，比如，对于两个具有相同key的键值对(“spark...groupByKey()的功能是，对具有相同键的值进行分组。...键值对RDD的value部分进行处理，而不是同时对key和value进行处理。...func函数合并具有相同键的值。

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No2)——《Transformation转换算子》

), (1,4)) 3.1.4 flatMap(func)案例 1.作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） 2.需求：创建一个元素为...将相同的key对应的值放入一个迭代器。 2.需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。...[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[46] at parallelize at :24 2）计算相同key对应值的相加结果 scala> val...[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24 2）取出每个分区相同key对应值的最大值，然后相加 scala...[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at :26 2）将相同key对应的值相加，同时记录该key出现的次数

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Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24 // 得到一个新的 RDD, 但是这个 RDD 中的元素并不是立即计算出来的...作用类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为 0 或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素 T => TraversableOnce[U]） ? 2....作用按照func的返回值进行分组. func返回值作为 key, 对应的值放入一个迭代器中....返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。 2. 案例：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。...案例：创建一个pairRDD，将相同key对应值聚合到一个sequence中，并计算相同key对应值的相加结果。

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

将每个分区内的最大值进行求和，初始值为0 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...4，第二个分区最大值为9，全局聚合后的结果为13 将每个分区内的最大值进行求和，初始值为5 scala> val maxSum = rdd1.aggregate(5)(math.max(_, _), _...+ _) maxSum: Int = 19 总共有两个分区：分区0为1,2,3,4 分区1为5,6,7,8,9 第一个分区最大值为5(初始值)，第二个分区最大值为9，全局聚合后的结果还需与初始值相加...注意，此时"0".length的值为1，1再与"23".length即2比较，返回1。同理分区2字符串长度最小值为0，聚合后的结果则为10或01。...key相同的元组的值都组装在一起 scala> val rdd3 = rdd2.aggregateByKey("")(_ + _, _ + _) rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD

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举例说明Spark RDD的分区、依赖

[String] = MapPartitionsRDD[1] at textFile at :21 scala> println( textFileRDD.partitions.size...假设dependency为dependencies成员 dependency的类型（NarrowDependency或ShuffleDependency）说明了该依赖是窄依赖还是宽依赖通过dependency...的def getParents(partitionId: Int): Seq[Int]方法，可以得到子RDD的每个分区依赖父RDD的哪些分区 dependency包含RDD成员，即子RDD依赖的父RDD...，该RDD的compute函数说明了对该父RDD的分区进行怎么样的计算能得到子RDD的分区该父RDD中同样包含dependency成员，该dependency同样包含上述特点，同样可以通过该父RDD的...dependency成员来确定该父RDD依赖的爷爷RDD。

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Spark的常用算子大总结

.作用：类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD 上运行时，func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator...5、flatMap(func) 案例 1.作用：类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） 2.需求：创建一个元素为1-5的RDD，...将相同的key对应的值放入一个迭代器。 2.需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。...[65] at parallelize at :24 （2）按照元素模以2的值进行分组 scala> val group = rdd.groupBy(_%2) group: org.apache.spark.rdd.RDD...返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。

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Spark的常用算子大总结

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Spark Core快速入门系列(5) | RDD 中函数的传递

{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD /** ** @author 不温卜火 ** * @create 2020-07...传递变量创建函数 package day03 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....2.传递局部变量而不是属性 ? 3. kryo 序列化框架参考地址: https://github.com/EsotericSoftware/kryo ? ...Spark 出于性能的考虑, 支持另外一种序列化机制: kryo (2.0开始支持). kryo 比较快和简洁.(速度是Serializable的10倍)....有一点需要注意的是: 即使使用 kryo 序列化, 也要继承 Serializable 接口. 1.代码案例 package day03 import org.apache.spark.rdd.RDD

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Spark2.x学习笔记：3、 Spark核心概念RDD

(_+_) pets2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[9] at reduceByKey at :26...(cat,3)) scala> val pets3=pets.groupByKey() pets3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])...reduce，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。...=rdd.flatMap(_.split(" ")) mapRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[4] at flatMap...值相加）。

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Spark Core 学习笔记

, x)) b: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = MapPartitionsRDD[24] at map at :28 scala...是针对[K,V]中的V值进行flatMap操作。 ...rdd4 = rdd3.flatMapValues(_.split(" ")) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)]...，要给程序运行留下足够的内存注意： cache可以提高程序运行速度，但是如果使用一次就没必要cache，常用于反复的使用 cache既不是transformation...也不是action，因为没有生成新的RDD，也没有立即执行 cache不建议直接将hdfs的数据直接cache 建议将hdfs的数据过滤后缓存

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Spark函数讲解: combineByKey

这种数据处理操作并非单纯的对Pair的value进行map，而是针对不同的key值对原有的value进行联合（Combine）。因而，不仅类型可能不同，元素个数也可能不同。...和aggregate()一样，combineByKey()可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值。 Spark为此提供了一个高度抽象的操作combineByKey。...如果这是一个新的元素，combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值。...需要注意的是，这一过程会在每个分区中第一次出现各个键时发生，而不是在整个RDD中第一次出现一个键时发生。...如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。

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大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析+ RDD 概念 + RDD 编程 + 键值对 RDD + 数据读取与保存主要方式 + RDD 编程进阶 + Spark Cor

MR 的这种方式对数据领域两种常见的操作不是很高效。第一种是迭代式的算法。比如机器学习中 ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操作。...但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 ...注意：这里的 core 是虚拟的 core 而不是机器的物理 CPU 核，可以理解为就是 Executor 的一个工作线程。 ...这些操作返回 RDD，因此它们是转化操作而不是行动操作。 reduceByKey() 与 reduce() 相当类似，它们都接收一个函数，并使用该函数对值进行合并。...需要注意的是，这一过程会在每个分区中第一次出现各个键时发生，而不是在整个 RDD 中第一次出现一个键时发生。

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Spark的运行环境及远程开发环境的搭建

Python - Python2.6+/3.4+ Spark1.6.2 - Scala2.10/Spark2.0.0 - Scala2.11 搭建Spark不需要Hadoop，如果存在则需要下载相关版本（不是上述对应关系...hadoop/look.sh") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /home/hadoop/look.sh MapPartitionsRDD[1] at...() res1: Long = 26 scala> lines.first() res2: String = #!...此处一定要选择对Module（不是默认）和要运行的MainClass ? 点击OK后，选择Jar打包后的路径 ? 使用命令：启动master: ....）出现的错误：错误：java.io.FileNotFoundException: Jar I:\IDEA_PROJ\ScalaSparkTest\out\scalasparktest.jar not

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No3)——《Action行动算子》

[85] at makeRDD at :24 2）聚合RDD[Int]所有元素 scala> rdd1.reduce(_+_) res50: Int = 55 3）创建一个RDD[String...[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at :24 4）聚合RDD[String]所有数据 scala> rdd2....reduce((x,y)=>(x._1 + y._1,x._2 + y._2)) res51: (String, Int) = (adca,12) 4.2 collect()案例 1.作用：在驱动程序中...aggregate案例 1.参数：(zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U) 2.作用：aggregate函数将每个分区里面的元素通过seqOp和初始值进行聚合...，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。

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Spark Core快速入门系列(4) | ＜Action＞行动算子转换算子

makeRDD at :24 // 2.聚合RDD[Int]所有元素 scala> rdd1.reduce(_+_) res50: Int = 55 // 3.创建一个RDD[String...[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at :24 // 4.聚合RDD[String]所有数据 scala>...rdd2.reduce((x,y)=>(x._1 + y._1,x._2 + y._2)) res51: (String, Int) = (adca,12) 2. collect() 1.作用: ...](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U 2.作用: aggregate函数将每个分区里面的元素通过seqOp和初始值进行聚合...，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。

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——Transformations转换入门经典实例

如groupByKey，reduceByKey 对两个RDD基于key进行join和重组，如join(父RDD不是hash-partitioned ) 需要进行分区，如partitionBy Transformations...Int)] = Array((B,1), (A,4)) aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) aggregateByKey比较复杂，我也不是很熟练...比如，想要统计分区内的最大值，然后再全部统计加和： scala> var data = sc.parallelize(List((1,1),(1,2),(1,3),(2,4)),2) data: org.apache.spark.rdd.RDD...分区的元素将会被当做输入，脚本的输出则被当做返回的RDD值。...: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[6] at parallelize at :27 //查看分区的大小

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2021年大数据Spark（二十七）：SparkSQL案例一花式查询和案例二WordCount

---- 案例一：花式查询 package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD...(" "))//错误的 val linesArrayRDD: RDD[Array[String]] = lines.map(_.split(" ")) //4.将每一行(每一个Array..."name","age").show //3.查询所有的name和age，并将age+1 //personDF.select("name","age","age+1").show//错误...控制台打印结果数据和关闭SparkSession；具体演示代码如下： package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD...图如下：从上述的案例可以发现将数据封装到Dataset/DataFrame中，进行处理分析，更加方便简洁，这就是Spark框架中针对结构化数据处理模：Spark SQL模块。

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Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

/people.json") rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /opt/module/spark-local/examples/src/main/resources...String, Int]("hdfs://hadoop002:9000/seqFiles") rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD...: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[21] at objectFile at :26 scala...) 2）键类型: 指定[K,V]键值对中K的类型 3）值类型: 指定[K,V]键值对中V的类型 4）分区值: 指定由外部存储生成的RDD的partition数量的最小值,如果没有指定,系统会使用默认值defaultMinSplits... 注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值

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