使用Scala和Spark读取文本文件中的键值对，使用Scala和Spark将键作为列名，将值作为行 - 腾讯云开发者社区

1.pair RDD（键值对RDD），Spark提供了一些专有操作 2.Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销，只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时，分区才会有帮助 3.在...Java中使用partitioner()方法获取RDD的分区方式 4.Spark的许多操作都引入了将数据根据键跨节点进行混洗的过程，这些操作都在分区中获益五、数据读取与保存 1.将一个文本文件读取为RDD...时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素，也可以将多个完整文件一次性读取为一个pair RDD 2.JSON数据是将数据作为 文本文件读取，然后使用JSON解析器对RDD中的值进行映射操作，在Java和...Scala中也可以使用一个自定义Hadoop格式来操作JSON数据 3.SequenceFile是由没有相对关系结构的键值对文件组成的常用Hadoop格式，有同步标记，Spark可以用它来定位到文件中的某个点...，然后再与记录的边界对齐六、Spark编程进阶 1.累加器：提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法，常用于调试时对作业执行过程中的事件进行计数 2.广播变量：让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值

2K2 0

【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

Spark支持两种共享变量：广播变量，用来将一个值缓存到所有节点的内存中；累加器，只能用于累加，比如计数器和求和。...可写类型支持 PySpark序列文件支持利用Java作为中介载入一个键值对RDD，将可写类型转化成Java的基本类型，然后使用Pyrolite将java结果对象串行化。...为了获得Python的array.array类型来使用主要类型的数组，用户需要自行指定转换器。保存和读取序列文件和文本文件类似，序列文件可以通过指定路径来保存与读取。...在集群中运行的任务随后可以使用add方法或+=操作符（在Scala和Python中）来向这个累加器中累加值。但是，他们不能读取累加器中的值。...对Python用户来说唯一的变化就是组管理操作，比如groupByKey, cogroup, join, 它们的返回值都从（键，值列表）对变成了（键，值迭代器）对。

5K5 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Spark RDD编程指南

此方法获取文件的 URI（机器上的本地路径，或 hdfs://、s3a:// 等 URI）并将其作为行集合读取。...除了文本文件，Spark 的 Scala API 还支持其他几种数据格式： SparkContext.wholeTextFiles 允许您读取包含多个小文本文件的目录，并将每个文件作为（文件名，内容）对返回...使用键值对虽然大多数 Spark 操作适用于包含任何类型对象的 RDD，但少数特殊操作仅适用于键值对的 RDD。最常见的是分布式“shuffle”操作，例如通过键对元素进行分组或聚合。...注意：当使用自定义对象作为键值对操作中的键时，您必须确保自定义的 equals() 方法伴随着匹配的 hashCode() 方法。...它必须从所有分区中读取以找到所有键的所有值，然后将跨分区的值汇总以计算每个键的最终结果 – 这称为 shuffle。

1.4K1 0

Spark2.3.0 创建RDD

例如，我们可以用下面的方式使用 map 和 reduce 操作将所有行的长度相加： distFile.map(s -> s.length()).reduce((a, b) -> a + b); Spark...除了文本文件，Spark 的 Java API 还支持其他几种数据格式： (1) JavaSparkContext.wholeTextFiles 可以读取包含多个小文本文件的目录，并将它们以（文件名，内容...）键值对返回。...SparkContext 的 sequenceFile[K，V] 方法，其中 K 和 V 是文件中的键和值的类型。...(3) 对于其他 Hadoop InputFormats，你可以使用 JavaSparkContext.hadoopRDD 方法，该方法采用任意 JobConf 和输入格式类，键类和值类。

8242 0

Apache Spark大数据分析入门（一）

Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据，DataFrame位于Spark SQL的核心，DataFrame将数据保存为行的集合，对应行中的各列都被命名，通过使用DataFrame，...使用map方法，将RDD中的各行映射成一个数，然后再使用reduce方法找出包含单词数最多的行。...也可以引入其它java包，例如 Math.max()方法，因为map和reduce方法接受scala函数字面量作为参数。...值得注意的是，Spark还存在键值对RDD（Pair RDD），这种RDD的数据格式为键/值对数据（key/value paired data）。例如下表中的数据，它表示水果与颜色的对应关系： ?...] Kiwi [Green] Figs [Black] 该转换操作只将键为Apple，值为Red和Green的数据进行了分组。

9705 0

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

在 kv 对的 RDD 中，按 key 将 value 进行分组合并，合并时，将初始值和每个 value 作为 seq 函数的参数，进行对应的计算，返回的结果作为一个新的 kv 对，然后再将结果按照 key...groupBy() 可以用于未成对的数据上，也可以根据除键相同以外的条件进行分组。它可以接收一个函数，对源 RDD 中的每个元素使用该函数，将返回结果作为键再进行分组。 ...第4章数据读取与保存主要方式 ? 4.1 文本文件输入输出当我们将一个文本文件读取为 RDD 时，输入的每一行都会成为 RDD 的一个元素。... 如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。...4.3 CSV 文件输入输出读取 CSV/TSV 数据和读取 JSON 数据相似，都需要先把文件当作普通文本文件来读取数据，然后通过将每一行进行解析实现对 CSV 的读取。

2.3K3 1

4.2 创建RDD

下面以Scala语言进行操作为例，展示如何从一个数组创建一个并行集合。 ...@1d4cee08 一旦创建了并行集合，distFile变量实质上转变成新的RDD，可以使用Map和Reduce操作将所有行数的长度相加： distFile.map(s => s.length).reduce...注意如果使用本地文件系统中的路径，那么该文件在工作节点必须可以被相同的路径访问。这可以通过将文件复制到所有的工作节点或使用网络挂载的共享文件系统实现。...wholeTextFiles方法可以读取一个包含多个小的文本文件的目录，并通过键-值对（其中key为文件路径，value为文件内容）的方式返回每一个目录。...而textFile函数为每个文件中的每一行返回一个记录。

9649 0

Spark之【数据读取与保存】详细说明

1.2 Json文件如果JSON文件中每一行就是一个JSON记录，那么可以通过将JSON文件当做文本文件来读取，然后利用相关的JSON库对每一条数据进行JSON解析。...注意：使用RDD读取JSON文件处理很复杂，同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式，所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat(NewInputFormat) 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。...2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD

1.4K2 0

Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件. 一....读取 Json 文件如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。 ...注意：使用 RDD 读取 JSON 文件处理很复杂，同时 SparkSQL 集成了很好的处理 JSON 文件的方式，所以实际应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...) 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...如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD

1.9K2 0

Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

，Spark会对每个元素调用toString方法来把每个元素存成文本文件的一行。... RDD> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value...pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数，然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。

1.7K3 1

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark 编程指南 | ApacheCN

此方法需要一个文件的 URI（计算机上的本地路径，hdfs://，s3n:// 等等的 URI），并且读取它们作为一个 lines（行）的集合。...除了文本文件之外，Spark 的 Scala API 也支持一些其它的数据格式: SparkContext.wholeTextFiles 可以读取包含多个小文本文件的目录, 并且将它们作为一个 (filename...例如，下面的代码使用的 Key-Value 对的 reduceByKey 操作统计文本文件中每一行出现了多少次: val lines = sc.textFile("data.txt") val pairs...Spark 将对每个元素调用 toString 方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录. saveAsSequenceFile(path) (Java and Scala) 将 dataset 中的元素以...该操作可以在实现了 Hadoop 的 Writable 接口的键值对（key-value pairs）的 RDD 上使用。

1.6K6 0

Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

，并且对HBase表数据读取和写入支持，但是可以自己实现外部数据源接口，方便读写数据。...方法读取文本数据时，一行一行的加载数据，每行数据使用UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。...json，加载数据，自动生成Schema信息 spark.read.json("") 方式二：以文本文件方式加载，然后使用函数（get_json_object）提取JSON中字段值 val dataset...CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据：每行数据各个字段使用逗号隔开也可以指的是，每行数据各个字段使用...，无论使用DSL还是SQL，构建Job的DAG图一样的，性能是一样的，原因在于SparkSQL中引擎： Catalyst：将SQL和DSL转换为相同逻辑计划。

3.9K4 0

Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

，Spark会对每个元素调用toString方法来把每个元素存成文本文件的一行。...RDD> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value in the key-value pair RDD...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数，然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。

9871 0

键值对操作

在Spark中有多种方式创建Pair RDD，其中有两种比较常见：很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的 pair RDD。...foldByKey(): 与 fold() 相当类似;它们都使用一个与 RDD 和合并函数中的数据类型相同的零值作为初始值。...groupBy(): 它可以用于未成对的数据上,也可以根据除键相同以外的条件进行分组。它可以接收一个函数,对源 RDD 中的每个元素使用该函数,将返回结果作为键再进行分组。...Spark的分区方法： Spark 中所有的键值对 RDD 都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分区。...比如,你可能使用哈希分区将一个 RDD 分成了 100 个分区,此时键的哈希值对100 取模的结果相同的记录会被放在一个节点上。

3.4K3 0

Spark2.3.0 RDD操作

使用键值对虽然大多数 Spark 操作可以在任意类型对象的 RDD 上工作，但是还是几个特殊操作只能在键值对的 RDD 上使用。最常见的是分布式 shuffle 操作，例如按键分组或聚合元素。...3.1 Java版本在 Java 中，使用 Scala 标准库中的 scala.Tuple2 类来表示键值对。...counts.sortByKey（）来按字母顺序来对键值对排序，最后使用 counts.collect（）将结果作为对象数组返回到驱动程序。...在键值对操作时使用一个自定义对象作为 key 的时候，你需要确保自定义 equals() 方法和 hashCode() 方法是匹配的。...，返回（K，V）键值对的数据集，使用给定的reduce函数 func 聚合每个键的值，该函数类型必须是（V，V）=> V。

2.3K2 0

RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

(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func中进行聚合后的结果。...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。...5,1)) (spark,(4,1)) (hadoop,(7,1)) reduceByKey(func)的功能是使用func函数合并具有相同键的值。...这里的func函数就是Lamda表达式(x,y) => (x._1+y._1,x._2 + y._2)，这个表达式中，x和y都是value，而且是具有相同key的两个键值对所对应的value， scala

2.8K4 0

Spark入门- Spark运行Local本地模式

如果值包含空格，可以加引号"key=value" application-jar: 打包好的应用 jar,包含依赖. 这个 URL 在集群中全局可见。...cpu 的核数三、使用 Spark-shell Spark-shell 是 Spark 给我们提供的交互式命令窗口(类似于 Scala 的 REPL) 3.1、打开 Spark-shell $ bin...scala> 四、wordcount案例 4.1、创建 2 个文本文件 mkdir input cd input touch 1.txt touch 2.txt 写入内容 4.2、打开 Spark-shell...； flatMap(_.split(" "))：压平操作，按照空格分割符将一行数据映射成一个个单词； map((_,1))：对每一个元素操作，将单词映射为元组； reduceByKey(_+_)：按照key...将值进行聚合，相加； collect：将数据收集到Driver端展示。

1.3K1 0

从零爬着学spark

第四章键值对RDD 各种操作 RDD所有操作这里支持对于RDD的所有操作，只是注意传入的函数要操作二元组而不是单个元素 reduceByKey() 聚合函数，按照key来进行聚合。...和combineByKey()什么的差不多。 groupByKey()：利用RDD的键分组RDD中的元素。...第五章存取数据就是存取各种格式的文件，包括文本文件，JSON，CSV，TSV，SequenceFile(由没有相对关系结构的键值对文件组成的常用Hadoop格式)，其他的Hadoop输入输出格式。...- Spark SQL（后面专门讲）第六章进阶共享变量累加器累加器可以将工作节点中的值聚合到驱动器程序中，比如可以把文本中所有的空行累加统计出来。...第九章 Spark SQL 这是spark的一个组件，通过这个可以从各种结构化数据源（ JSON，Hive,Parquet）中读取数据，还可以连接外部数据库。

1K7 0

Spark开发指南

例如，我们可以通过使用如下的map和reduce操作：distFile.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)将所有数据行的长度相加。...除了文本文件，Spark Scala API 也支持其它数据格式： SparkContext.wholeTextFiles允许你读取文件夹下所有的文件，比如多个小的文本文件，返回文件名/内容对。...对于其他类型的Hadoop输入格式，你可以使用SparkContext.hadoopRDD方法，它可以接收任意类型的JobConf和输入格式类，键类型和值类型。...这个数据集并没有加载到内存中，行只不过是一个指向文件的指针. 代码第二行定义行长度作为mao的结果，行长度由于惰性设计并没有立即计算。最终当我们运行reduce，这是一个action。...注意: 当使用定制对象作为键时，必须保证equals() 和hashCode() 方法一致. 4.3.4 转换下面的列表列出了一些通用的转换。

1.8K1 1

【Spark研究】极简 Spark 入门笔记——安装和第一个回归程序

这就给我造成了一种印象，好像要使用 Spark 的话就得先安装配置好 Hadoop 和 Scala，而要安装它们又得有更多的软件依赖。...开头1到4行的是一系列的 import 语句，目的是使用一些已经封装好的类，与 R 中的 library() 和 Python 的 import 语句类似。...map() 相当于 R 中的 apply()，意思是对读进来文件的每一行进行一次变换，然后将结果返回，组成一个新的向量。...之所以需要这么做，是因为 Spark 读取文本文件时把每一行当作了一个字符串，因此我们需要从这个字符串中解析出我们需要的数据来。...在第31行中，我们用拟合出的模型对训练集本身进行了预测。parsed.map(_.features) 的目的是取出训练集中的自变量部分，而 predict() 方法返回的结果就是因变量的预测值向量。

93510 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Spark快速大数据分析

【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

Spark RDD编程指南

Spark2.3.0 创建RDD

Apache Spark大数据分析入门（一）

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

4.2 创建RDD

Spark之【数据读取与保存】详细说明

Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark 编程指南 | ApacheCN

Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

键值对操作

Spark2.3.0 RDD操作

RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

Spark入门- Spark运行Local本地模式

从零爬着学spark

Spark开发指南

【Spark研究】极简 Spark 入门笔记——安装和第一个回归程序

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐