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map是对RDD中元素逐一进行函数操作映射为另外一个RDD, 将一个RDD中的每个数据项,通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区与输出分区一对一,即:有多少个输入分区,就有多少个输出分区 objectDemoMap{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setAppName("DemoMap").setMaster("local...
scala> rdd001.toDebugString res30: String = (4) MapPartitionsRDD[30] atfilterat <console>:30 [] | ParallelCollectionRDD[24] atmakeRDDat <console>:28 [] 可以看出通过makeRDD创建了RDD,然后通过filter生成当前RDD spark 执行时有下面这些流程: ...
RDD转变成DataFrame df.toDF(['col1','col2']) DataFrame转变成RDD df.rdd.map(lambda x: (x.001,x.002)) DataFrames常用 Row DataFrame 中的一行。可以访问其中的字段: 类似属性(row.key) 像字典值(row[key]) 查看列名/行数 # 查看有哪些列 ,同pandas df.columns # ['color', 'length'] # 行...
map:将rdd的数据一条一条传递给后面的函数,函数的返回值构建成一个新的RDD map算子不会改变总的数据行数 val clazzRDD: RDD[String] = studentsRDD.map((student: String) => student.split(",").last) //将获得的字段进行split切分并取最后一个字段传给新的RDD ...
RDD 是 Spark 的一个最基本的抽象 (如果你看一下源码的话,你会发现RDD在底层是一个抽象类,抽象类显然不能直接使用,必须要继承它然后实现它内部的一些方法后才可以使用),它代表了不可变的、元素的分区(partition)集合,这些分区可以被并行操作。假设我们有一个包含 300 万个元素的数组,那么我们就可以将这个数组分...