javardd方法 - 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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9 spark入门之采样、搜集部分结果sample、takeOrdered

其中有sample、takeSample、takeOrdered等方法。... 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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Spark2.3.0 RDD操作

2.2 Scala版本有两种推荐的的方法可以做到这一点：匿名函数语法，可用于短片段代码。全局单例对象中的静态方法。...（与单例对象相反），但这需要将包含该类的对象与方法一起发送。...，那么其中的 map 会引用该 MyClass 实例的 func1 方法，因此需要将整个对象发送到集群。...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。...Spark 在每个元素上调用 toString 方法将其转换为文件中的一行文本。

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3 Spark入门distinct、union、intersection，subtract，cartesian等数学运算

distinct去重 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...org.apache.spark.sql.SparkSession; import java.util.Arrays; import java.util.List; /** * 去除重复的元素，不过此方法涉及到混洗...sparkSession.sparkContext()); List data = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5); JavaRDD...results); } } 结果是[4, 1, 3, 5, 2] union合并，不去重这个就是简单的将两个RDD合并到一起 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...results); } } 结果是[1, 2, 3, 4, 5, 1, 6, 7, 8, 9] intersection取交集 import org.apache.spark.api.java.JavaRDD

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Spark SQL DataFrame与RDD交互

Spark SQL 支持两种不同的方法将现有 RDD 转换为 Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的 RDD 的 schema。...当你在编写 Spark 应用程序时，你已经知道了 schema，这种基于反射的方法会使代码更简洁，并且运行良好。...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。...通过SparkSession提供的 createDataFrame 方法将 schema 应用到 Rows 的 RDD。...", 1) .toJavaRDD(); // JavaRDD JavaRDD rowRDD = peopleRDD.map((Function) record

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spark RDD算子（九）之基本的Action操作

返回第一个元素 scala scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.first() res1: Int = 1 java JavaRDD...val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.take(2) res3: Array[Int] = Array(1, 2) java JavaRDD...= sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.collect() res4: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 3) java JavaRDD...scala scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.count() res5: Long = 4 java JavaRDD...Integer> top = rdd.top(2); takeOrdered rdd.take(n) 对RDD元素进行升序排序,取出前n个元素并返回，也可以自定义比较器（这里不介绍），类似于top的相反的方法

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SparkRDD转DataSetDataFrame的一个深坑

SparkRDD转为DataSet的两种方式第一种方法是使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式。...在写Spark程序的同时，已经知道了模式，这种基于反射的方法可以使代码更简洁并且程序工作得更好。第二种方法是通过一个编程接口来实现，这个接口允许构造一个模式，然后在存在的RDD上使用它。...虽然这种方法代码较为冗长，但是它允许在运行期间之前不知道列以及列的类型的情况下构造DataSet。...的记录转换成JavaRDD JavaRDD rowRDD = peopleRDD.map((Function) record ->...", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); 简单的分析以上的方法，不一定管用。

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8 spark之基本的Action操作 first, take, collect, count, countByValue, reduce, aggregate, fold,top

返回第一个元素 scala scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.first() res1: Int = 1 java JavaRDD...val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.take(2) res3: Array[Int] = Array(1, 2) java JavaRDD...= sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd.collect() res4: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 3) java JavaRDD...scala> rdd.countByValue() res6: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(1 -> 1, 2 -> 1, 3 -> 2) java JavaRDD...Integer> top = rdd.top(2); takeOrdered rdd.take(n) 对RDD元素进行升序排序,取出前n个元素并返回，也可以自定义比较器（这里不介绍），类似于top的相反的方法

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SparkRDD转DataSetDataFrame的一个深坑

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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... stringRDD = javaSparkContext.parallelize(list, 2); //与map方法类似，map是对rdd中的每一个元素进行操作，而...JavaRDD rdd = stringRDD.mapPartitions(new FlatMapFunction, Integer>() {...JavaRDD rdd = javaSparkContext.parallelize(random, 10); //The next step will compute

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腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之Spark篇

q=clientip:247.37.0.0")方法从ES集群的索引logs-201998/type中，查询query为?q=clientip:247.37.0.0，返回JavaPairRDD。...>> list = ImmutableList.of(logs); JavaRDD> javaRDD = sc.parallelize(list); JavaEsSpark.saveToEs(javaRDD, "logs-201998/type");...sc.stop(); } } 构建JavaRDD,通过JavaEsSpark.saveToEs写入。...>> javaRDD = sc.parallelize(ImmutableList.of(logs)); QueueJavaRDD<Map<String, ?

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【Spark篇】---Spark中transformations算子二

/** * 这里的第二个参数是设置并行度,也是RDD的分区数，并行度理论上来说设置大小为core的2~3倍 */ JavaRDD... rdd1 = sc.parallelize(list,3); JavaRDD rdd2 = rdd1.mapPartitionsWithIndex(new....coalesce(2, true);//产生shuffle //JavaRDD coalesceRDD = rdd2.coalesce(4,false...(2, false);//不产生shuffle 代码解释：代码结果： JavaRDD coalesceRDD = rdd2.coalesce(4,false);//设置分区数大于原...(2); // JavaRDD repartitionRDD = rdd2.repartition(6); JavaRDD result =

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什么是Spark？请简要解释其作用和特点。

Spark应用程序示例，用于计算一个文本文件中单词的词频统计： import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD... textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt"); // 对每一行进行切分并计数 JavaRDD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。...最后，我们使用foreach方法打印出结果，并调用stop方法停止Spark上下文。通过这个例子，我们可以看到Spark的易用性和高效性。

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Apache Hudi索引实现分析（三）之HBaseIndex

分析 HBaseIndex也是HoodieIndex的子类实现，其实现了父类的两个核心方法。...// 给输入记录RDD打位置标签 public JavaRDD> tagLocation(JavaRDD> recordRDD, JavaSparkContext...jsc, HoodieTable hoodieTable); // 更新位置信息 public JavaRDD updateLocation(JavaRDD<WriteStatus...recordRDD.mapPartitionsWithIndex(locationTagFunction(hoodieTable.getMetaClient()), true); } 可以看到该方法主要使用了...当写完数据后，需要调用updateLocation更新记录的位置信息，其核心代码如下 public JavaRDD updateLocation(JavaRDD<WriteStatus

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Spark Streaming 中使用 zookeeper 保存 offset 并重用 Java版

, JavaRDD>() { @Override public JavaRDD call(...JavaRDD v1) throws Exception { OffsetRange[] offsets = ((HasOffsetRanges)...>() { @Override public void call(JavaRDD stringJavaRDD1...>() { @Override public void call(JavaRDD stringJavaRDD...解决代码重复简单粗暴的方法就是进行代码的封装了。

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Apache Hudi索引实现分析（一）之HoodieBloomIndex

分析对于所有索引类型的基类HoodieIndex，其包含了如下核心的抽象方法 // 给输入记录RDD打位置标签 public abstract JavaRDD> tagLocation...; 对于Hudi默认实现HoodieBloomIndex，在给输入记录打位置标签时，会有如下步骤 1.根据配置缓存输入记录JavaRDD，避免重复加载开销。...2.将输入记录JavaRDD转化为JavaPairRDD。 3.根据索引查看位置信息，获取JavaPairRDD。 4.缓存第三步结果。 5.将位置信息推回给输入记录后返回。...2.1 LookupIndex分析其中第三步的主要逻辑在 HoodieBloomIndex#lookupIndex方法中，其核心代码如下 private JavaPairRDD方法核心逻辑如下 JavaRDD> explodeRecordRDDWithFileComparisons

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Apache Hudi索引实现分析（二）之HoodieGlobalBloomIndex

分析 HoodieGlobalBloomIndex是HoodieBloomIndex的子类，其主要重写了父类的如下几个方法 // 加载分区下所有最新的文件 List<Tuple2<String, BloomIndexFileInfo...metaClient.getFs(), metaClient.getBasePath(), config.shouldAssumeDatePartitioning()); // 调用父类方法加载所有分区下最新数据文件...throw new HoodieIOException("Failed to load all partitions", e); } } 首先会获取所有的分区路径，然后调用父类方法获取分区下最新数据文件...对于将位置信息推回至原始记录而言， tagLocationBacktoRecords核心代码如下 protected JavaRDD> tagLocationBacktoRecords...( JavaPairRDD keyLocationPairRDD, JavaRDD> recordRDD

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Spark中RDD 持久化操作 cache与persist区别

cache 与 persist 对比首先从JavaRDD类中点进去看JavaRDD.cache()方法与JavaRDD.persist()方法: JavaRDD.scala /** * Persist...this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */ def cache(): JavaRDD[T] = wrapRDD(rdd.cache...if the RDD does not * have a storage level set yet.. */ def persist(newLevel: StorageLevel): JavaRDD...[T] = wrapRDD(rdd.persist(newLevel)) 在JavaRDD中说得挺明白： cache()只是缓存到默认的缓存级别：只使用内存 persist()可以自定义缓存级别我们再点进去看看

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JDBC数据源实战

conf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); // 总结一下 // jdbc数据源 // 首先，是通过SQLContext的read系列方法...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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Bloom Filter在Hudi中的应用

在HoodieWriteClient中提供了对应三种写入模式的方法（#insert、#upsert、#bulkinsert），对于使用了Bloom Filter的#upsert方法而言，其核心源代码如下...public JavaRDD upsert(JavaRDD> records, final String commitTime) {...... // perform index loop up to get existing location of records JavaRDD> taggedRecords...HoodieBloomIndex#tagLocation核心代码如下 public JavaRDD> tagLocation(JavaRDDJavaRDD> taggedRecordRDD = tagLocationBacktoRecords(keyFilenamePairRDD, recordRDD);

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