在Spark中,我们可以通过以下步骤来添加每个RDD的大小并将结果写入新文件:
- 导入必要的Spark模块和函数:import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
- 创建SparkConf对象并设置应用程序的名称:val conf = new SparkConf().setAppName("RDDSize").setMaster("local")
- 创建SparkContext对象:val sc = new SparkContext(conf)
- 创建一个RDD:val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
- 定义一个函数来获取RDD的大小:def getRDDSize(rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[_]): Long = {
rdd.map(_.asInstanceOf[AnyRef].getClass.getName -> 1L)
.reduceByKey(_ + _)
.collect()
.map { case (className, count) => s"$className: $count" }
.mkString(", ")
.getBytes("UTF-8").length
}
val rddSize = getRDDSize(rdd)
- 将RDD的大小写入新文件:sc.parallelize(Seq(rddSize))
.saveAsTextFile("output/rdd_size")
在上述代码中,我们首先定义了一个名为getRDDSize
的函数,该函数接受一个RDD作为参数,并返回RDD的大小。该函数使用map
操作将RDD中的每个元素映射为(类名, 1)
的键值对,然后使用reduceByKey
操作对相同类名的元素进行累加,最后使用collect
操作将结果收集到Driver端,并使用map
操作将结果转换为字符串形式。最后,我们使用getBytes
方法获取字符串的字节数,并将结果保存到新文件中。
请注意,上述代码中的文件路径为output/rdd_size
,你可以根据需要修改为你想要保存结果的路径。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: