创建javardd - 腾讯云开发者社区

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

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JSON综合性复杂案例

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); // 针对json文件，创建...DataFrame（针对json文件创建DataFrame） DataFrame studentScoresDF = sqlContext.read().json"hdfs://spark1...，创建DataFrame // （针对包含json串的JavaRDD，创建DataFrame） List studentInfoJSONs = new ArrayList...的格式 // （将JavaRDD，转换为DataFrame） JavaRDD goodStudentRowsRDD = goodStudentsRDD.map( new...Exception { return RowFactory.create(tuple._1, tuple._2._1, tuple._2._2); } }); // 创建一份元数据

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Spark2.3.0 RDD操作

RDD支持两种类型的操作：转换操作(transformations): 从现有数据集创建一个新数据集动作操作(actions): 在数据集上进行计算后将值返回给驱动程序例如，map 是一个转换操作...例如，我们知道：通过 map 创建的新数据集将在 reduce 中使用，并且仅仅返回 reduce 的结果给驱动程序，而不必将比较大的映射后的数据集返回。 1....创建这样的函数有两种方法：在你自己类中实现 Function 接口，作为匿名内部类或命名内部类，并将其实例传递给Spark。使用 lambda 表达式来简洁地定义一个实现。...可以如下简单地调用 new Tuple2（a，b）来创建一个元组，然后用 tuple._1（）和 tuple._2（）访问它的字段。键值对的 RDD 由 JavaPairRDD 类表示。...3.2 Scala版本在 Scala 中，这些操作在包含 Tuple2 对象的 RDD 上可以自动获取（内置元组，通过简单写入（a，b）创建）。

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Spark SQL DataFrame与RDD交互

第二种方法是通过编程接口来创建 DataSet，这种方法允许构建一个 schema，并将其应用到现有的 RDD 上。虽然这种方法更详细，但直到运行时才知道列及其类型，才能构造 DataSets。...你可以通过创建一个实现 Serializable 的类并为其所有字段设置 getter 和 setter 方法来创建一个 JavaBean。...使用编程方式指定Schema 当 JavaBean 类不能提前定义时（例如，记录的结构以字符串编码，或者解析文本数据集，不同用户字段映射方式不同），可以通过编程方式创建 DataSet，有如下三个步骤：...从原始 RDD(例如，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。...", 1) .toJavaRDD(); // JavaRDD JavaRDD rowRDD = peopleRDD.map((Function) record

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SparkSQL 电影评价数据分析

::Zip-code 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对象 .map(line->{ String[] arr = line.split("::"); return new...() 生成JavaRDD对象 map(String->{}) 生成JavaRDD对象 spark.createDataFrame(RDD,Object.class)生成Dataset...spark.sql执行sqll操作，可以选择创建的临时表。

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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...// 如果在map过程中需要频繁创建额外的对象,(例如将rdd中的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每个元素创建一个链接而mapPartition为每个partition创建一个链接),...JavaRDD rdd = stringRDD.mapPartitions(new FlatMapFunction, Integer>() {...JavaRDD rdd = javaSparkContext.parallelize(random, 10); //The next step will compute

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Java接入Spark之创建RDD的两种方式和操作RDD

SparkContext对象，它将告诉spark如何访问一个集群，而要创建一个SparkContext对象，你首先要创建一个SparkConf对象，该对象访问了你的应用程序的信息比如下面的代码是运行在...distributed dataset）简称RDD ，他是一个元素集合，被分区地分布到集群的不同节点上，可以被并行操作，RDDS可以从hdfs(或者任意其他的支持Hadoop的文件系统)上的一个文件开始创建...累加器（accumulators）：只能用于做加法的变量，例如计算器或求和器 RDD的创建有两种方式 1.引用外部文件系统的数据集（HDFS） 2.并行化一个已经存在于驱动程序中的集合（...所以如果要完成上面第一种创建方式，在jdk1.8中可以简单的这么写 JavaRDD lines = sc.textFile("hdfs://master:9000/testFile/README.md...a, b) -> a + b); 要完成第二种方式的创建，简单的这么写 List data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); JavaRDD<Integer

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【Spark篇】---SparkSQL初始和创建DataFrame的几种方式

创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...DataFrame是一个一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。可以两种方式读取json格式的文件。 df.show()默认显示前20行数据。...conf.setMaster("local").setAppName("jsonfile"); SparkContext sc = new SparkContext(conf); //创建...* */ JavaRDD javaRDD = df.javaRDD(); JavaRDD map = javaRDD.map(new Function<Row, Person.../sparksql/parquet") result.show() sc.stop() 5、读取JDBC中的数据创建DataFrame(MySql为例) 两种方式创建DataFrame java代码

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SparkRDD转DataSetDataFrame的一个深坑

您可以创建一个实现Serializable的类并为其所有字段设置getter和setter，从而创建一个JavaBean。...} 编程指定Schema 如果不能提前定义JavaBean类(例如，记录的结构是在字符串中编码的，或者将对文本数据集进行解析，而对不同的用户将对字段进行不同的投影)，那么可以通过三个步骤以编程方式创建...private static void runProgrammaticSchemaExample(SparkSession spark) { // 1、创建一个RDD JavaRDD的记录转换成JavaRDD JavaRDD rowRDD = peopleRDD.map((Function) record ->... ，创建 Dataset Dataset peopleDataFrame = spark.createDataFrame(rowRDD, schema);

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SparkRDD转DataSetDataFrame的一个深坑

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Action操作开发实战

count 4.take 5.saveAsTextTile 6.countByKey 7.foreach Reduce案例： private static void reduce() { // 创建...1到10,10个数字，现在要对10个数字进行累加 List numberList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); JavaRDD...有一个集合，里面有1到10,10个数字，现在要对10个数字进行累加 List numberList = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); JavaRDD... numbers = sc.parallelize(numberList); //s使用map操作将集合中所有数字乘以2 JavaRDD doubleNumbers... numbers = sc.parallelize(numberList); // 使用map操作将集合中所有数字乘以2 JavaRDD doubleNumbers

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什么是Spark？请简要解释其作用和特点。

java.util.Arrays; public class WordCount { public static void main(String[] args) { // 创建...Spark配置 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); // 创建Spark上下文...JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); // 读取文本文件 JavaRDD textFile...然后，我们创建了一个JavaSparkContext对象，作为与Spark集群的连接。接下来，我们使用textFile方法读取一个文本文件，并将每一行切分成单词。...然后，我们使用flatMap方法将每个单词映射为一个JavaRDD对象，再使用mapToPair方法将每个单词映射为(word, 1)的键值对，并使用reduceByKey方法对相同单词的计数进行累加。

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Spark入门第一步：WordCount之java版、Scala版

class SparkWordCount { public static void main(String[] args) { // 复杂模式 // 创建...SparkConf(); conf.setAppName("spark_demo_java"); conf.setMaster("local"); // 创建.../data/words.txt"); // 截取单词 JavaRDD words = lines.flatMap(new FlatMapFunction...10/26 */ object SparkWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 完整版 // 创建配置对象.../ 设置运行模式 conf.setMaster("local") // 设置任务名称 conf.setAppName("sparkTest") // 创建

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基于spark的网络爬虫实现

首先给定几个初始种子，生成一个JavaRDD对象即可 JavaRDD rdd = sc.parallelize("urllist"); JavaRDD... CloseableHttpResponse response = null; try { //## 创建默认连接

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10 搭建Hadoop单机环境，使用spark操作Hadoop文件

name>mapreduce.framework.name yarn 在目录下创建一个该文件...dfs -mkdir /wc hdfs dfs -put a /wc/1.log hdfs dfs -put a /wc/2.log hdfs dfs -put a /wc/3.log 先在hdfs上创建一个目录... javaRDD = javaSparkContext.textFile("hdfs://192.168.1.55:9999/wc/1.log"); //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

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RDD：创建的几种方式（scala和java）

Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括： 1. 使用程序中的集合创建RDD 2. 使用本地文件创建RDD 3. 使用HDFS文件创建RDD 应用场景 1....和怎么操作RDD package com.tg.spark; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...所以如果要完成上面第一种创建方式，在jdk1.8中可以简单的这么写 JavaRDD lines = sc.textFile("hdfs://master:9000/testFile/README.md..."); JavaRDD lineLengths = lines.map(s -> s.length()); int totalLength = lineLengths.reduce((...a, b) -> a + b); 要完成第二种方式的创建，简单的这么写 List data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); JavaRDD<Integer

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RDD转换为DataFrame

第二种方式，是通过编程接口来创建DataFrame，你可以在程序运行时动态构建一份元数据，然后将其应用到已经存在的RDD上。...age + "]"; } } public class RDD2DataFrameReflection { public static void main(String[] args) { // 创建普通的...2].trim())); return stu; } }); // 使用反射方式，将RDD转换为DataFrame // 将Student.class传入进去，其实就是用反射的方式来创建... teenagerRDD = teenagerDF.javaRDD(); // 将RDD中的数据，进行映射，映射为Student JavaRDD teenagerStudentRDD...首先要从原始RDD创建一个元素为Row的RDD；其次要创建一个StructType，来代表Row；最后将动态定义的元数据应用到RDD上。

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Java Spark RDD编程:常见操作、持久化、函数传递、reduce求平均

Spark中对数据的所有操作无外乎创建RDD、转化已有RDD和调用RDD的操作进行求值。...RDD：读取外部数据，驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合（list和set） //创建Spark配置文件对象 //用配置文件创建JavasparkContext对象 //外部数据读取 JavaRDD...（如在创建RDD时就将数据读取并储存，但是马上又进行数据筛选。...cache与使用persist是一样的创建RDD 把程序中一个已有的集合传给 SparkContext 的 parallelize() 方法（主要用于测试） JavaRDD lines...= sc.parallelize(Arrays.asList("pandas", "i like pandas")); 更常用的方式是从外部读取数据来创建RDD JavaRDD testFile

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JDBC数据源实战

Map("url" -> "jdbc:mysql://spark1:3306/testdb", "dbtable" -> "students")).load() 案例：查询分数大于80分的学生信息首先创建...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

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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

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1 Spark入门各种map的操作，java语言

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【Spark篇】---SparkSQL初始和创建DataFrame的几种方式

SparkRDD转DataSetDataFrame的一个深坑

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Action操作开发实战

什么是Spark？请简要解释其作用和特点。

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10 搭建Hadoop单机环境，使用spark操作Hadoop文件

RDD：创建的几种方式（scala和java）

RDD转换为DataFrame

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