Spark学习之键值对（pair RDD）操作（3） 1. 我们通常从一个RDD中提取某些字段（如代表事件时间、用户ID或者其他标识符的字段），并使用这些字段为pair RDD操作中的键。 2....创建pair RDD 1）读取本身就是键值对的数据 2）一个普通的RDD通过map()转为pair RDD，传递的函数需要返回键值对。...pair RDD val pairs = lines.map(x=>(x.split(" ")(0),x)) 3. pair RDD的转化操作 pair RDD可以使用所有标准RDD上的可能的转化操作...针对两个pair RDD转化操作 subtractByKey 删掉RDD中键与other RDD中的键相同的元素 join 对两个RDD进行内连接...RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 5. pair RDD的行动操作 countByKey()
今天是spark专题的第四篇文章，我们一起来看下Pair RDD。 定义 在之前的文章当中，我们已经熟悉了RDD的相关概念，也了解了RDD基本的转化操作和行动操作。...Pair RDD转化操作 Pair RDD也是RDD，所以之前介绍的RDD的转化操作Pair RDD自然也可以使用。...连接操作 在spark当中，除了基础的转化操作之外，spark还提供了额外的连接操作给pair RDD。通过连接，我们可以很方便地像是操作集合一样操作RDD。...从结果当中我们可以看到，如果两个数据集当中都存在多条key值相同的数据，spark会将它们两两相乘匹配在一起。 行动操作 最后，我们看下pair RDD的行动操作。...pair RDD同样是rdd，所以普通rdd适用的行动操作，同样适用于pair rdd。但是除此之外，spark还为它开发了独有的行动操作。
RDD 使用诸如filter()这样的转化操作对RDD进行转化，以定义新的RDD 告诉Spark对需要被征用的中间结果RDD执行persist()操作 使用行动操作（例如count()和first()等...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
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。...1）导入解析json所需的包 scala> import scala.util.parsing.json.JSON 2）上传json文件到HDFS [atguigu@hadoop102 spark]$...json数据 scala> val result = json.map(JSON.parseFull) result: org.apache.spark.rdd.RDD[Option[Any]] =...保存为Sequence文件 scala> rdd.saveAsSequenceFile("file:///opt/module/spark/seqFile") 3）查看该文件 [atguigu@hadoop102...[19] at parallelize at :24 2）将RDD保存为Object文件 scala> rdd.saveAsObjectFile("file:///opt/module
(path) 把数据集中的元素写到一个文本文件，Spark会对每个元素调用toString方法来把每个元素存成文本文件的一行。...(path) (Java and Scala) 支持Java和Scala)，将所有元素写入一个 Hadoop SequenceFile， 支持 本地文件系统 、HDFS 和 Hadoop支持的任何文件系统...Pair RDD操作 3.1 Transformation 操作 pair RDD可以使用所有标准RDD上的可能的转化操作，还有其他如下 Transformation Meaning reduceBykey...RDD> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value in the key-value pair RDD...4.2 groupByKey 当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时。
(json文件) spark.read.json("") 5.视图(虚表) 普通视图 df.createOrReplaceTempView("emp")...val usersDF = spark.read.format("json").load("/root/resources/people.json")spark.read.json() ...*将结果保存为表 usersDF.select($"name").write.saveAsTable("table1") 3.Parquet文件 ...*Spark SQL提供支持对于Parquet文件的读写，也就是自动保存原始数据的schema 读取json文件 val empJson...= spark.read.json("/root/data/emp.json") 将数据保存为parquet格式 empJson.write.parquet
// 默认保存为parquet文件（可以修改conf.set("spark.sql.sources.default","json")） df.write.save("output") // 4.2 format...= spark.read.json("input/user.json") // 写出到文件(默认保存为parquet文件) df.write.save("output01") //...写出到文件(指定写出文件类型) df.write.format("json").save("output04") // 写出到文件(执行保存格式) df.write.json("output03...") // 追加到文件(如文件存在则追加) df.write.mode("append").json("output02") // 追加到文件(如文件存在则忽略) df.write.mode...("ignore").json("output02") // 追加到文件(如文件存在则覆盖) df.write.mode("overwrite").json("output02") //
Spark学习之数据读取与保存（4） 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。 如文本文件的非结构化的文件，如JSON的半结构化文件，如SequenceFile结构化文件。...JavaRDD input = sc.textFile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") saveAsTextFile()方法用了保存为文本文件...读取/保存JSON文件 Python中读取JSON文件 import json data = input.map(lambda x: json.loads(x)) Python...中保存为JSON文件 (data.filter(lambda x: x["lovesPandas"]).map(lambda x: json.dumps(x))) .saveAsTextFile...在各种情况下，我们把一条SQL查询给Spark SQL，让它对一个数据源执行查询，然后得到由Row对象组成的RDD，每个Row对象表示一条记录。
本篇博客将会汇总记录大部分的Spark RDD / Dataset的常用操作以及一些容易混淆的操作对比。 0....(path) 把数据集中的元素写到一个文本文件，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。...Pair RDD操作 3.1 Transformation 操作 pair RDD可以使用所有标准RDD上的可能的转化操作，还有其他如下 Transformation Meaning reduceBykey...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。...整个过程如下： [70] 4.2 groupByKey 当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大
首先，我们通过with open('/Users/didi/Documents/response.json', 'r') as f:，打开名为response.json的文件（也就是存储了我们JSON格式数据的文件...随后，代码data = json.load(f)使用json.load()函数加载JSON文件中的数据，并将其存储在变量data中。 ...首先，我们打开名为response_2.json的文件，并将其赋值给变量f。'r'表示以只读模式打开文件。...随后的data = json.load(f)表示使用json.load()函数加载JSON文件中的数据，并将其存储在变量data中。 ...接下来，我们将提取的数据以列表的形式写入Excel文件的一行。 最后，即可将Excel工作簿保存为名为Result_2.xlsx的文件。
前端人员在开发时，有时为了满足用户需求，需要下载excel文件。...这里通常有两种做法，一种是后端工程师将数据转化为excel，然后前端进行下载即可，还有一种方式，前端请求需要下载的数据，在浏览器端生成excel文件，然后进行下载。...XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, ws_name); // 执行下载 XLSX.writeFile(wb, filename); 使用xlse导出文件时，json...3、调用XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, ws_name)，将文档插入excel文件，并为文档命名。...4、调用XLSX.writeFile(wb, filename)下载excel文件，并为excel文件命名。
=> (pair._2, pair._1)).sortByKey(false).map(pair => (pair._2, pair._1)).take(3) ssc.sparkContext.makeRDD...").setLevel(Level.OFF) //会去加载resources下面的配置文件，默认规则：application.conf->application.json->application.properties...=> { //创建一个Spark Session对象 val spark = SparkSession.builder().config(rdd.sparkContext.getConf...{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming...").setLevel(Level.OFF) //会去加载resources下面的配置文件，默认规则：application.conf->application.json->application.properties
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。...// 读取 json 数据的文件, 每行是一个 json 对象 scala> val rdd1 = sc.textFile("/opt/module/spark/examples/src/main/resources.../people.json") rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /opt/module/spark-local/examples/src/main/resources...把 RDD 保存为objectFile scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(("a", 1),("b", 2),("c", 3))) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD
方式1 加载文件 val inputFile = "file:///D:\\spark_study\\wordcount.txt" val rdd = sc.textFile(inputFile) 或者....foreach(println) Pair 创建 val list = List("Hadoop", "Spark", "Hive", "Spark") val rdd = sc.parallelize...处理 转换的库的网址 https://github.com/json4s/json4s/ import org.json4s._ import org.json4s.jackson.JsonMethods...文件json.txt {"name": "xiaoming","age": 10, "luckNumbers":[1,2,3,4,5]} {"name": "xiaohong","age": 18,"luckNumbers...\\json.txt" val rdd = sc.textFile(inputFile) rdd.foreach(item => { implicit val f1 = Serialization.formats
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，...也可以通过读取文件、数组或JSON格式的数据来创建RDD。...例如，我们可以使用Spark中的文本文件README.md创建一个RDD textFile，文件中包含了若干文本行，将该文本文件读入RDD textFile时，其中的文本行数据将被分区以便能够分发到集群中并被并行化操作...= 98 README.md 文件中有98行数据。...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： ?
> import parquet.avro.AvroReadSupport import parquet.avro.AvroReadSupport scala> import org.apache.spark.rdd.RDD...import org.apache.spark.rdd.RDD // Then we create RDD's for 2 of the files we imported from MySQL with...Sqoop //然后我们使用Sqoop为我们从MySQL导入的2个文件创建RDD // RDD's are Spark's data structures for working with distributed...datasets // RDD是Spark用于处理分布式数据集的数据结构 scala> def rddFromParquetHdfsFile(path: String): RDD[GenericRecord...) | ) | ) cooccurrences: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterator[((String, String), Int)]
=> { rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => { partitionOfRecords.foreach(pair => {...StatTable.flushCommits() }) }) }) ssc.start() ssc.awaitTermination() } } Maven POM文件...报错 Failure to find net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.3 in http://repo.maven.apache.org/maven2 was cached... net.sf.json-lib json-lib 2.4</version...Task not serializable userClicks.foreachRDD(rdd => { rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => { partitionOfRecords.foreach
mergeCombiners：合并组合器函数，定义了如何将相同key下的C给合并成一个C。...举个例子： val rdd1 = spark.sparkContext.parallelize(Seq(1, 5, 4, 6, 4, 6)) val rdd2 = rdd1.map(x => (x, x...(other, partitioner).flatMapValues( pair => for (v <- pair._1.iterator; w <- pair._2.iterator) yield...) { pair._1.iterator.map(v => (v, None)) } else { for (v <- pair._1.iterator; w <- pair...{ pair._2.iterator.map(w => (None, w)) } else { for (v <- pair._1.iterator; w <- pair
本节将介绍如何通过Spark实现机器学习，如何将XGBoost4J-Spark很好地应用于Spark机器学习处理的流水线中。...以下示例将结构化数据保存在JSON文件中，并通过Spark的API解析为DataFrame，并以两行Scala代码来训练XGBoost模型。...1.val df = spark.read.json("data.json") 2....首先，加载数据集，可通过Spark进行读取，例如外部文件加载、Spark SQL等。...模型训练完成之后，可将模型文件进行保存以供预测时使用。模型被保存为Hadoop文件，存储于HDFS上。
也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个 pair RDD，其中键是文件名，值是文件内容。 val input = sc.textFile("..../saveTest") 注意：Spark Shell 如果开启的集群模式，则文件分散的存储在其他节点上；如果开启的是 Client 模式，则文件存储在本地当前目录 4.2 JSON 文件输入输出... 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。...JSON 数据的输出主要是通过在输出之前将由结构化数据组成的 RDD 转为字符串 RDD，然后使用 Spark 的文本文件 API 写出去。...说白了还是以文本文件的形式存储，只是文本的格式已经在程序中转换为 JSON。
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