文章目录一、搭建开发环境二、使用Spark的套路三、体验WordCount四、配置log4j 一、搭建开发环境打开idea创建一个Maven项目,打开pom.xml文件,添加以下依赖:<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-22 11:14:08
                            
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            首先Spark算是一个分布式系统(分布式,分布式),对于每一个RDD,可以把他看成里面储存的是一堆指针,这些指针指向每一个RDD里的partition储存的位置。 Dstream.foreachRDD:首先他操作的是Dstream, Dstream是一个由RDD组成的流,foreachRDD是一个输出的操作,它可以操作RDD,比如把RDD的数据写入的数据库 要是想要操作RDD里            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            output操作概览OutputMeaningprint打印每个batch中的前10个元素,主要用于测试,或者是不需要执行什么output操作时,用于简单触发一下jobsaveAsTextFile(prefix, [suffix])将每个batch的数据保存到文件中。每个batch的文件的命名格式为:prefix-TIME_IN_MS[.suffix]saveAsObjectFile同上,但是将每            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            遍历集合的方法1.用foreach循环遍历一个集合foreach接收一个函数作为参数。定义的函数应该接收一个元素作为输入参数,然后不要返回任何的东西。输入的参数的类型应该匹配集合中的类型。随着foreach的执行,它每次都会把一个元素传给你的函数,直到集合中最后一个元素。foreach常用的就是输出信息:  scala> val x = Vector(1,2,3)
x: scala.coll            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.键值对RDD-pairRDD键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口。>>> lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/pairrdd/test.txt")
>>> pairRDD =lines.flatMap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Spark 中 Java 的 foreach 操作详解
在处理大数据时,Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。它为用户提供了一种简单而强大的 API,使数据的处理变得更加高效。在 Spark 中,`foreach` 方法是一个非常实用的操作,尤其是在使用 Java 进行数据处理时。本文将介绍 `foreach` 操作的基本用法,并通过代码示例详细展示其应用场景。
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在Apache Spark中,`foreach`函数通常用于遍历数据集中的每一个元素并执行相应的操作。它是高阶函数的一部分,可以在Spark的RDD和DataFrame中使用。可以直接在数据集上调用`foreach`,并对每个元素进行自定义操作,如将数据写入数据库、文件或进行其他副作用操作。这种方法的灵活性和便捷性,常常是开发者们在数据处理时的首选。
> **引用块:**
> 用户反馈:“在使用            
                
         
            
            
            
            概述RDD.foreachPartition/foreach这两个action的操作:  这两个action主要用于对每个partition中的iterator实行迭代的处理。通过用户传入的function对iterator进行内容的处理。foreach的操作在foreach中,传入一个function,这个函数的传入参数就是每个partition中,每次的foreach得到的一个rdd的kv实例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Spark 中的 collect 和 foreach
Apache Spark 是一个为快速处理大规模数据而设计的开源大数据计算框架。在处理大量数据时,使用合适的操作非常重要,以免导致性能下降或内存溢出。本文将重点介绍 Spark 中的两个常用操作:`collect` 和 `foreach`,并通过实际代码示例来进行说明。
## 1. Spark 操作简介
Spark 支持多种操作,主要            
                
         
            
            
            
            三者概念RDD(Resilient Distributed DataSet)弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据处理模型。在代码中是抽象类,代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。弹性存储的弹性:内存与磁盘的自动切换;容错的弹性:数据丢失可以自动恢复;计算的弹性:计算出错重试机制;分片的弹性:可按需重新分片不可变RDD封装了计算逻辑不可改变,只能通过产生新的RDD并在新            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark核心编程Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理,封装了三大数据结构,用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是:RDD : 弹性分布式数据集累加器:分布式共享只写变量广播变量:分布式共享只读变量 接下来我们一起看看这三大数据结构是如何在数据处理中使用的。模拟分布式计算taskclass Task extends Serializable {
    val datas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在最近项目中,因为由于数据量不是特别大并且内存充足,所以采用了foreachPartition代替了foreach,使用了mapPartition代替了map。下面给大家讲解一下,关于他们之间的区别。map是spark中非常强大的一个算子,可以对RDD中每个元素进行转换,文件中的每行数据都会返回一个数组对象。而mapPartition一下处理的是一个分区中的数据,所以在数据量并不是很大的情况下,采            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            3.3 RowDataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:要么是传递value,要么传递Seq,官方实例代码:import org.apache.spark.sql._
// Create a Row from values.
Row(value1, value2, value3, ...)
// Cr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.for循环、foreach 概述(1)引入        在实际的程序编写过程中,有时我们需要重复的执行某一条语句或函数体、遍历输出数据等情况,例如对数据元素的遍历输出,我们常使用for循环、while循环实现这一功能,在Java中还提供了一种专用于遍历操作的语句 foreach。通俗的说,foreach也可以说是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 在Spark中使用foreach修改外部参数
在Spark中,我们经常需要对大规模数据集进行处理,而Spark的foreach函数是一个常用的遍历函数,用于对RDD中的每个元素执行特定操作。然而,有时我们需要在foreach操作中修改外部的参数,这可能会导致一些问题。本文将介绍如何在Spark中使用foreach修改外部参数,并提供代码示例来说明这一过程。
## Spark中的foreac            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            第一部分:
For-each LoopPurpose The basic for loop was extended in Java 5 to make iteration over arrays and other collections more convenient. This newer for stateme            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            文章目录前言1、代码示例二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言在开发时发现一个事,rdd有foreach方法,rdd.collect之后也有foreach,这两个方法缺大不一样。1、代码示例代码如下(示例):  def main(args: Array[String]): Unit = {   val spark = SparkSession     .builder     .master("local[*]")     .appName("test")     .getOrC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark's foreach 操作:遍历和打印数据的简单方法
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架,在大数据处理过程中,数据的遍历与打印是非常常见的需求。`foreach` 是 Spark 中一个非常实用的方法,它可以帮助我们遍历 DataFrame 或 RDD 中的每个元素,并执行一些操作,不同于 `map` 方法,`foreach` 主要用于执行带副作用的操作,比如打印            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark Foreach 并行处理详解
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理和分析。由于其优良的性能和高效的并行计算能力,Spark 已成为数据科学家和工程师的首选工具之一。本文将深度探讨 Spark 中的 `foreach` 操作,如何在并行处理数据时有效利用它,并附上示例代码。
## 什么是 Spark 的 `foreach` 操作?
在 Sp            
                
         
            
            
            
            for 语句比较简单,用于循环数据。for循环执行的次数是在执行前就确定的。语法格式如下:for(初始化; 布尔表达式; 更新) { //代码语句 } foreach语句是java5的新特征之一,在遍历数组、集合方面,foreach为开发人员提供了极大的方便。foreach 语法格式如下:for(元素类型t 元素变量x : 遍历对象obj){ 引用了x的java语句; } 以下实例演示了 for            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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