JavaRDD - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Win7 Eclipse 搭建spark java1.8编译环境,JavaRDD的helloworld例子

Win7 Eclipse 搭建spark java1.8编译环境,JavaRDD的helloworld例子：在eclipse oxygen上创建一个普通的java项目，然后把spark-assembly...org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaDoubleRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...*/ JavaRDD mapRdd = doubleRdd.map(new Function() { 更多请看下节

6010 0

9 spark入门之采样、搜集部分结果sample、takeOrdered

JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext()); JavaRDD... javaRDD = javaSparkContext.textFile("/users/wuwf/age"); //取10%的数据，随机数种子自己设定，也可以不设定...JavaRDD sample = javaRDD.sample(false, 0.1, 1234); long sampleDataSize = sample.count...(); long rawDataSize = javaRDD.count(); System.out.println(rawDataSize + " and after...the sampling: " + sampleDataSize); //取指定数量的随机数据 List list = javaRDD.takeSample

1.6K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【Spark篇】---Spark中transformations算子二

/** * 这里的第二个参数是设置并行度,也是RDD的分区数，并行度理论上来说设置大小为core的2~3倍 */ JavaRDD... rdd1 = sc.parallelize(list,3); JavaRDD rdd2 = rdd1.mapPartitionsWithIndex(new....coalesce(2, true);//产生shuffle //JavaRDD coalesceRDD = rdd2.coalesce(4,false...(2, false);//不产生shuffle 代码解释：代码结果： JavaRDD coalesceRDD = rdd2.coalesce(4,false);//设置分区数大于原...(2); // JavaRDD repartitionRDD = rdd2.repartition(6); JavaRDD result =

1.2K1 0

3 Spark入门distinct、union、intersection，subtract，cartesian等数学运算

distinct去重 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...sparkSession.sparkContext()); List data = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5); JavaRDD...results); } } 结果是[4, 1, 3, 5, 2] union合并，不去重这个就是简单的将两个RDD合并到一起 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...one = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List two = Arrays.asList(1, 6, 7, 8, 9); JavaRDD...results); } } 结果是[1, 2, 3, 4, 5, 1, 6, 7, 8, 9] intersection取交集 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD

1.2K3 0

Spark2.3.0 RDD操作

基础为了说明 RDD 基础知识，请考虑以下简单程序： Java版本: JavaRDD lines = sc.textFile("data.txt"); JavaRDD<Integer...例如，我们可以按照以下方式编写我们的代码：匿名内部类 JavaRDD lines = sc.textFile("data.txt"); JavaRDD lineLengths... aRDD = sc.parallelize(aList); JavaRDD bRDD = sc.parallelize(bList); // 并集 JavaRDD aRDD = sc.parallelize(aList); JavaRDD bRDD = sc.parallelize(bList); // 交集 JavaRDD aRDD = sc.parallelize(aList); JavaRDD bRDD = sc.parallelize(bList); // 差集 JavaRDD<String

2.6K2 0

JSON综合性复杂案例

80"); // （将DataFrame转换为rdd，执行transformation操作） List goodStudentNames = goodStudentScoresDF.javaRDD...call(Row row) throws Exception { return row.getString(0); } }).collect(); // 然后针对JavaRDD...，创建DataFrame // （针对包含json串的JavaRDD，创建DataFrame） List studentInfoJSONs = new ArrayList..."{\"name\":\"Marry\", \"age\":17}"); studentInfoJSONs.add("{\"name\":\"Jack\", \"age\":19}"); JavaRDD...的格式 // （将JavaRDD，转换为DataFrame） JavaRDD goodStudentRowsRDD = goodStudentsRDD.map( new

7301 0

【Spark篇】---Spark中Transformations转换算子

com.spark.spark.transformations; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...*/ JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD lines = jsc.textFile.../words.txt"); JavaRDD flatMapResult = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String.../words.txt"); JavaRDD flatMap = lines.flatMap(new FlatMapFunction() {.../words.txt"); JavaRDD flatMap = lines.flatMap(new FlatMapFunction() { /

8734 0

spark RDD算子（九）之基本的Action操作

返回第一个元素 scala scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.first() res1: Int = 1 java JavaRDD...val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.take(2) res3: Array[Int] = Array(1, 2) java JavaRDD...= sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.collect() res4: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 3) java JavaRDD...scala scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.count() res5: Long = 4 java JavaRDD...scala> rdd.countByValue() res6: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(1 -> 1, 2 -> 1, 3 -> 2) java JavaRDD

7643 0

Spark Tips3: 在Spark Streaming job中读取Kafka messages及其offsetRange

OffsetRange[] offsets = ((HasOffsetRanges) rdd.rdd()).offsetRanges(); JavaRDD..., Void>() { @Override public Void call(JavaRDD rdd) throws Exception {...>() { @Override public JavaRDD call(JavaPairRDD rdd)...>, Void>() { @Override public Void call(JavaRDD rdd) throws Exception { long..., Void>() { @Override public Void call(JavaRDD rdd) throws Exception {

1.8K12 0

【Spark研究】Lambda表达式让Spark编程更容易

这很容易实现，但在Java 7中需要向filter传递一个Function对象，这有些笨拙： JavaRDD lines = sc.textFile("hdfs://log.txt")....call(String s) { return s.contains("error"); } }); long numErrors = lines.count(); 在Java 8中，代码更为简洁： JavaRDD...在Java 7中，实现代码如下： JavaRDD lines = sc.textFile("hdfs://log.txt"); //将每一行映射成多个单词 JavaRDD...Integer i2) { return i1 + i2; } }); counts.saveAsTextFile("hdfs://counts.txt"); 而在Java 8中，该程序只需要几行代码： JavaRDD... lines = sc.textFile("hdfs://log.txt"); JavaRDD words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList

1.4K5 0

SparkSQL 电影评价数据分析

movies.dat 格式：MovieID::Title::Genres ratings.dat 格式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp 一、创建Dataset和Dataframe JavaRDD... userRDD = spark.read().textFile("data/ml-1m/users.dat") //返回Dataset对象 .javaRDD() //返回JavaRDD...arr[1],Integer.parseInt(arr[2]), Integer.parseInt(arr[3]), arr[4]); }); //返回JavaRDD...spark.createDataFrame(userRDD,User.class); //返回Dataset对象 spark.read().textFile 生成Dataset对象 javaRDD...() 生成JavaRDD对象 map(String->{}) 生成JavaRDD对象 spark.createDataFrame(RDD,Object.class)生成Dataset

1.2K3 0

1 Spark入门各种map的操作，java语言

package map; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;..., b) -> a + b)); //******************map的使用***************// //将原始元素每个都乘以2 JavaRDD...变成key-value，添加value List list = Arrays.asList("af", "bbbb", "c", "d", "e"); JavaRDD...JavaRDD rdd = stringRDD.mapPartitions(new FlatMapFunction, Integer>() {...JavaRDD rdd = javaSparkContext.parallelize(random, 10); //The next step will compute

9163 0

腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之Spark篇

通过 Spark RDD 写入 ES import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import...>> list = ImmutableList.of(logs); JavaRDD> javaRDD = sc.parallelize(list); JavaEsSpark.saveToEs(javaRDD, "logs-201998/type");...sc.stop(); } } 构建JavaRDD,通过JavaEsSpark.saveToEs写入。...>> javaRDD = sc.parallelize(ImmutableList.of(logs)); QueueJavaRDD<Map<String, ?

9K10 2

8 spark之基本的Action操作 first, take, collect, count, countByValue, reduce, aggregate, fold,top

返回第一个元素 scala scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.first() res1: Int = 1 java JavaRDD...val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.take(2) res3: Array[Int] = Array(1, 2) java JavaRDD...= sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.collect() res4: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 3) java JavaRDD...scala> rdd.countByValue() res6: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(1 -> 1, 2 -> 1, 3 -> 2) java JavaRDD...> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)，2) scala> rdd.fold(1)((x,y)=>x+y) res8: Int = 12 java JavaRDD

2K2 0

Spark SQL DataFrame与RDD交互

Java版本： import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.function.Function... personRDD = sparkSession.read() .textFile("src/main/resources/person.txt") .javaRDD()...)创建 Rows 的 RDD(JavaRDD); 创建由 StructType 表示的 schema，与步骤1中创建的 RDD 中的 Rows 结构相匹配。...Java版本： import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...", 1) .toJavaRDD(); // JavaRDD JavaRDD rowRDD = peopleRDD.map((Function) record

2K2 0

【Spark篇】---Spark中Action算子

package com.spark.spark.actions; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...conf.setAppName("collect"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD...).setAppName("take"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD...*/ JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD lines = jsc.textFile.../words.txt"); JavaRDD resultRDD = lines.filter(new Function() {

1.2K2 0

Spark Streaming 中使用 zookeeper 保存 offset 并重用 Java版

v1.message(); } } ).transform(new FunctionJavaRDD..., JavaRDD>() { @Override public JavaRDD call(...JavaRDD v1) throws Exception { OffsetRange[] offsets = ((HasOffsetRanges)...>() { @Override public void call(JavaRDD stringJavaRDD1...>() { @Override public void call(JavaRDD stringJavaRDD

1440 0

Spark Streaming 中使用 zookeeper 保存 offset 并重用 Java版

1.3K2 0

JDBC数据源实战

JavaPairRDD，执行join操作 JavaPairRDD> studentsRDD = studentInfosDF.javaRDD...Integer.valueOf(String.valueOf(row.get(1)))); } }).join(studentScoresDF.javaRDD...Integer.valueOf(String.valueOf(row.get(1)))); } })); // 将JavaPairRDD转换为JavaRDD... JavaRDD studentRowsRDD = studentsRDD.map( new Function<Tuple2<String,Tuple2<Integer,Integer...// 将DataFrame中的数据保存到mysql表中 // 这种方式是在企业里很常用的，有可能是插入mysql、有可能是插入hbase，还有可能是插入redis缓 studentsDF.javaRDD

6021 0

Spark学习之WordCount（Java版）

org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...setAppName("SparkWordCountForJava"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD...textFileRdd = jsc.textFile("C:\\Users\\com\\Desktop\\test.txt"); // 将数据按照切分规则分成一个个单词 JavaRDD...return list.iterator(); } }); // 每个单词作为key,value为1 JavaRDD...return s._1; } }); // Lmbda 表达式写法和 mapRdd 、 groupByRdd 值一样 JavaRDD

4952 0

点击加载更多

Win7 Eclipse 搭建spark java1.8编译环境,JavaRDD的helloworld例子

9 spark入门之采样、搜集部分结果sample、takeOrdered

【Spark篇】---Spark中transformations算子二

3 Spark入门distinct、union、intersection，subtract，cartesian等数学运算

Spark2.3.0 RDD操作

JSON综合性复杂案例

【Spark篇】---Spark中Transformations转换算子

spark RDD算子（九）之基本的Action操作

Spark Tips3: 在Spark Streaming job中读取Kafka messages及其offsetRange

【Spark研究】Lambda表达式让Spark编程更容易

SparkSQL 电影评价数据分析

1 Spark入门各种map的操作，java语言

腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之Spark篇

8 spark之基本的Action操作 first, take, collect, count, countByValue, reduce, aggregate, fold,top

Spark SQL DataFrame与RDD交互

【Spark篇】---Spark中Action算子

Spark Streaming 中使用 zookeeper 保存 offset 并重用 Java版

Spark Streaming 中使用 zookeeper 保存 offset 并重用 Java版

JDBC数据源实战

Spark学习之WordCount（Java版）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐