如何匹配Spark中的两行到两行？
在Spark中，可以使用DataFrame或RDD来匹配两行到两行。
- 使用DataFrame：
- 首先，将数据加载到DataFrame中，可以使用
spark.read方法从文件、数据库或其他数据源加载数据。 - 然后，使用DataFrame的
join方法将两个DataFrame按照指定的条件进行连接。可以使用on参数指定连接条件，也可以使用where和equalTo方法指定连接条件。 - 最后，使用
show方法显示匹配的结果。 - 示例代码：
- 示例代码：
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- 首先，将数据加载到DataFrame中，可以使用
- 使用RDD：
- 首先，将数据加载到RDD中，可以使用
spark.sparkContext.textFile方法从文件中加载数据。 - 然后，使用RDD的
map方法将每一行数据转换为键值对，其中键是用于匹配的字段，值是整行数据。 - 接下来，使用
join方法将两个RDD按照键进行连接。 - 最后，使用
collect方法获取匹配的结果。 - 示例代码：
- 示例代码：
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- 首先，将数据加载到RDD中，可以使用
以上是使用Spark进行两行到两行匹配的方法，无需提及其他云计算品牌商。
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如何解决Spark TopK的这个问题？
apache-spark
我有一个关于TopK的问题要用Spark来解决。
源文件是这样的：
baoshi,13
xinxi,80
baoshi,99
xinxi,32
baoshi,50
xinxi,43
baoshi,210
xinxi,100
下面是我的代码：
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object TopKTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val file = "file:///home/hadoop/rdd-test/TopK3.txt"
浏览 3提问于2018-07-21得票数 0
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加入RDDs后去掉括号
scala、apache-spark、rdd
我加入了大量的rdd，我想知道是否有一种通用的方法来删除每个联接上创建的括号。
下面是一个小样本：
val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,2),(2,4),(3,6)))
val rdd2 = sc.parallelize(Array((1,7),(2,8),(3,6)))
val rdd3 = sc.parallelize(Array((1,2),(2,4),(3,6)))
val result = rdd1.join(rdd2).join(rdd3)
res: result: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, ((Int
浏览 0提问于2016-03-13得票数 1
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连接两个RDD，然后按另一列分组
python、apache-spark、pyspark、rdd
我有两个rdd2，第一个具有Code: string, Name: string格式，rdd2的格式是Code: string, Year: string, Delay: float。
rdd1 = [('a', 'name1'), ('b', 'name2')]
rdd2 = [('a', '2000', 1.25), ('a', '2000', 2.0), ('b', '2010', -1.0)]
我想要执行一个连接(在code上)
浏览 5提问于2021-06-01得票数 0
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如何计算spark RDD中出现的次数并将其作为字典返回？
python、apache-spark、pyspark、rdd
我将csv文件作为dataframe加载，并将其转换为RDD。此RDD包含纽约、洛杉矶、底特律、迈阿密等城市的列表。我希望能够像这样提取每个城市的频率： 纽约:3洛杉矶:3底特律1迈阿密:1 我知道我可以使用dataframe函数做到这一点，但我需要特别使用RDD函数来做到这一点，如map、filter等。 这是我到目前为止尝试过的： df= spark.read.format("csv").option("header", "true").load(filename)
newRDD = df.rdd.map(l
浏览 44提问于2021-02-09得票数 1
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DF.show()在zipWithIndex后将RDD转换为DF后出现的错误
apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
我似乎遵循了文档化的方式来显示从带有模式的RDD转换而来的DF。但很明显，我遗漏了一些很小但很重要的一点。然后如下：
# Original schema + Index for zipWithIndex with variations on this
schema = StructType(result_df.schema.fields[:] + [StructField("index", LongType(), True)])
rdd = result_df.rdd.zipWithIndex()
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
浏览 0提问于2019-08-12得票数 2
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按键组合配对
python、pyspark、rdd
使用pyspark，我有网格坐标(x,y)和位于每个网格广场内的各个点，所以我有：
rdd1 = ((x,y), [point1, point2, point3])
我也有一个rdd点被移动到那个网格中，所以：
rdd2 = ((x, y), [point4, point5, point6])
我想把它们合并，这样我就有了：
merged_rdd = ((x,y), [point1, point2, point3], [point4, point5, point6])
浏览 2提问于2022-07-28得票数 0
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Access以可读的方式连接RDD字段
scala、join、tuples、alias、rdd
我加入了两个RDD，现在当我试图访问新的RDD字段时，我需要将它们作为元组来处理。它会导致代码的可读性不高。为了创建一些别名，我尝试使用“type”，但是它不起作用，我仍然需要以元组的形式访问这些字段。知道如何提高代码的可读性吗？
例如，当尝试筛选已连接的RDD中的行时: val joinedRDD = RDD1.join(RDD2).filter(x=>x._2._2._5!='temp')
我想用名字代替2,5等等。
谢谢
浏览 0提问于2015-04-19得票数 2
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星火联接总是停留在同一个任务上，我如何调试？
apache-spark、pyspark
我使用pyspark来运行这类连接：
rdd1=sc.textFile(hdfs_dir1).map(lambda row: (getKey1(row),getData1(row)))
rdd2=sc.textFile(hdfs_dir2).map(lambda row: (getKey2(row),getData2(row)))
result=rdd1.join(rdd2).collect()
作业执行第一个300任务的速度相当快(每个任务都有秒)，并且在到达任务301/308时挂起，即使我让它运行了几天。
我尝试使用不同的配置(工作人员数量、内存、cpus、内核、洗牌率)运行pyspark
浏览 0提问于2016-02-25得票数 4
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按特定顺序合并多个RDD
scala、apache-spark、rdd、seq
我试图以特定的顺序将多个字符串的RDD合并为一个RDD行。我尝试创建一个Map[String, RDD[Seq[String]]] (其中Seq只包含一个元素)，然后将它们合并到一个RDD[Row[String]]中，但是它似乎不起作用( RDD[Seq[String]]的内容丢失了)。有人有什么想法吗？
val t1: StructType
val mapFields: Map[String, RDD[Seq[String]]]
var ordRDD: RDD[Seq[String]] = context.emptyRDD
t1.foreach(field => ordRDD = or
浏览 6提问于2017-08-16得票数 0
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难以从文本文件创建spark.sql.Row
scala、apache-spark
我试过：
val textLines = spark.sparkContext.textFile("file.txt")
val rowRDD = Row.fromSeq(textLines.map(_.split(",")))
但是，我得到了错误type mismatch; found : org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] required: Seq[Any]
我怎么才能修地图？
浏览 8提问于2017-01-17得票数 0
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如果实际数据嵌入了相同的分隔符，如何使用Spark读取分隔文件
python、apache-spark、pyspark、rdd
我正在尝试将文本文件读取到rdd中。
我的样本数据如下
"1" "Hai How are you!" "56"
"2" "0213"
带有Tab分隔符的3列。我的数据也被嵌入相同的分隔符(你好\tHow！)。有人能帮我在这里正确的解析数据吗？
my_Rdd = Spark.SparkContext.textFile("Mytext.txt").map(lambda line:line.split('\t'))
当我执行上面的代
浏览 1提问于2020-12-10得票数 0
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3回答
如何在两个不同的spark rdd中获取所有不同的记录
scala、apache-spark、pyspark、rdd
spark和RDD是非常非常新的，所以我希望我能很好地解释我所追求的东西，以便有人能够理解和帮助:)
我有两个非常大的数据集，假设是存储在hadoop hdfs中的300万行、50列。我想要做的是将这两个RDD读取到RDD中，以便它使用并行性&我想返回一个包含所有不匹配的记录(来自任何一个RDD)的第三个RDD。
下面希望能帮助显示我想要做的事情……只是试图以最快、最有效的方式查找所有不同的记录...
数据不必具有相同的顺序- rdd1的行1可以是rdd2的行4。
非常感谢！
所以..。这似乎在做我想要做的事情，但它似乎很容易正确……
%spark
import org.a
浏览 0提问于2020-06-14得票数 0
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提取RDD中的列表元素
scala、apache-spark
我想要实现的
我和斯派克和斯卡拉一起工作。我有两双RDDs。
rdd1 : RDD[(String, List[String])]
rdd2 : RDD[(String, List[String])]
两个RDD都是根据其第一个值连接起来的。
val joinedRdd = rdd1.join(rdd2)
因此，得到的RDD是RDD[(String, (List[String], List[String]))]类型的。我想映射这个RDD并提取这两个列表的元素，以便结果RDD只包含这两个列表中的这些元素。
示例
rdd1 (id, List(a, b))
rdd2 (id, List(d, e
浏览 4提问于2016-10-19得票数 0
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在DataFrame中将RDD转换为PySpark
apache-spark、pyspark、rdd
我无法将RDD数据转换为pyspark中的Dataframe。
这是我写的代码。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, DoubleType, Row
from pyspark.sql import *
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("pyspark") \
.master("
浏览 5提问于2021-04-02得票数 0
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基于不同案例类创建数据集
scala、apache-spark、pattern-matching、case-class
嗨，我有一个RDD，基本上是在读取一个CSV文件后生成的。我定义了一种方法，它根据输入参数将rdd的行映射到不同的case类。
当我试图运行以下错误时，需要将返回的RDD转换为dataframe。
定义的方法是
case class Australiafile1(sectionName: String, profitCentre: String, valueAgainst: String, Status: String)
case class Australiafile2(sectionName: String, profitCentre: String)
case class
浏览 0提问于2018-01-19得票数 0
1回答
如何将rdd数据分成两部分？
python、apache-spark、pyspark、rdd
我在Spark中有一个数据，我想把它分成两个部分，比例为0.7。例如，如果RDD如下所示：
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
我想把它分成rdd1
[1,2,3,4,5,6,7]
和rdd2
[8,9,10]
刻度为0.7。每次rdd1和rdd2都应该是随机的。我试过这样做：
seed = random.randint(0,10000)
rdd1 = data.sample(False,scale,seed)
rdd2 = data.subtract(rdd1)
它有时也能工作，但是当我的数据包含dict时，我遇到了一些问题。例如，数据如下：
[{1:2},{3:1},{5:4,
浏览 2提问于2014-11-15得票数 5
5回答
SubtractByKey和保留拒绝的值
scala、apache-spark
我在玩spark，我被一些看起来很愚蠢的东西卡住了。
假设我们有两个RDD：
rdd1 = {(1, 2), (3, 4), (3, 6)}
rdd2 = {(3, 9)}
如果我在做rdd1.substrackByKey(rdd2)，我会得到{(1, 2)}，它是完全没问题的。但是我也想把被拒绝的值{(3,4),(3,6)}保存到另一个RDD中，spark中有没有一个预先构建的函数或者一个很好的方法来做到这一点呢？
请记住，我是Spark的新手，任何帮助都将不胜感激，谢谢。
浏览 0提问于2015-11-06得票数 1
2回答
如何将两个rdd合并为spark中的on (Python)
apache-spark、pyspark、rdd
例如，有两个rdd2，如"rdd1 = [1,2,3,4]，rdd2= [5,6,7,8]“。以及如何将两者结合起来：[1,2,5,6,3,4,7,8]。有什么功能可以解决这个问题吗？
浏览 2提问于2017-10-27得票数 1
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Spark-Scala:当列表的长度不同时，将list的第一个元素映射到list的每个其他元素
scala、apache-spark、mapping
我在一个纺织品中有以下类型的数据集： 1004,bb5469c5|2021-09-19 01:25:30,4f0d-bb6f-43cf552b9bc6|2021-09-25 05:12:32,1954f0f|2021-09-19 01:27:45,4395766ae|2021-09-19 01:29:13,
1018,36ba7a7|2021-09-19 01:33:00,
1020,23fe40-4796-ad3d-6d5499b|2021-09-19 01:38:59,77a90a1c97b|2021-09-19 01:34:53,
1022,3623fe40|2021-09-19 01
浏览 13提问于2021-10-02得票数 0
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pyspark通过特定的键连接rdd
join、pyspark、rdd
我有两个rdds，我需要将它们连接在一起。它们看起来如下所示：
RDD1
[(u'2', u'100', 2),
(u'1', u'300', 1),
(u'1', u'200', 1)]
RDD2
[(u'1', u'2'), (u'1', u'3')]
我想要的输出是：
[(u'1', u'2', u'100', 2)]
因此，我想从RDD2中选择具有相同第二个RDD1值的那些。我
浏览 0提问于2017-03-16得票数 6
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