from pyspark import SparkContextdef remove_outliers(nums): stats = nums.stats() stddev = stats.stdev() return nums.filter(lambda x: abs(x-stats.mean()) < 3 * stddev)if __name__ == ...
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2023-01-13 00:21:26
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文章目录目的与要求数据格式数据读取与清洗聚合K-Means操作数据的再次清洗和拼接数据的输出打印完整代码最终结果 目的与要求筛选北京地区（“城市”字段为“北京市”）商家数据记录形成筛选数据集。根据北京地区商家的经纬度属性，对商家进行 k-means 聚类，聚类数设为 5，迭代次数为 2000 次。打印语句输出聚类中心、每个类的商家数，以及该类所包含的商圈。（打印格式：=cluster 0: 聚类
RDD Operations(操作)1.定义1.1 transformations主要做转换操作,可以从一个已经存在的数据集,创建一个新的数据集(RDD是不可变的),例如从RDDA => RDDBtransformation是lazy形式的,比如rdd.map().filter().map().filter(),map()跟filter()都是lazy操作,并不会产生计算,仅仅是记录了tra
最近开始跟随《子雨大数据之Spark入门教程(Python版)》 学习大数据方面的知识。这里是网页教程的链接：在学习中遇到的一些问题，将会在这里进行总结，并贴上我的解决方法。1、Spark独立应用程序编程时报错：按照教程所写的配置好环境之后，运行第一个spark 程序时报错显示：1 python3 ~/test.py2 WARNING: An illegal reflective access o
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2024-08-09 16:17:27
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# Spark Parallelize 多个文件
在大数据处理中，Spark 是一种流行的分布式计算框架。它提供了一种简单而强大的方式来处理大规模数据集，并能够在集群上进行并行计算。在 Spark 中，可以使用 `parallelize` 方法来将一个集合转化为 Spark 的分布式数据集（RDD）。本文将介绍如何使用 `parallelize` 方法来并行处理多个文件。
## 准备工作
在
原创
2023-11-15 06:29:24
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RDD创建1 内存中创建RDD1.1 创建方法//准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
//将内存中集合的数据作为处理的数据源
val seq = Seq(1, 2, 3, 4)
//并行,并行度取决于任务所能
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2023-10-10 15:06:01
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spark很让人迷惑的问题就是分区了。 1.spark可以分成两代，第一代是rdd，主要是用来分析日志文件比较多，rdd里面就涉及到了分区的概念，spark是怎么去执行一个程序的。到了第二代，sparksql，已经没有需要个人自己去分区了，更多是操纵表，写sql。2.spark分区原则： (1)rdd分区的原则是尽量利用集群中的cpu数量，比如一个wordcount任务，一开始根据整个集群中cpu
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2023-08-10 22:28:34
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一、RDD的创建在 Spark 中创建 RDD 的方式可以分为 3 种：从集合中创建从外部存储创建从其他 RDD 转换得到新的 RDD。1、从集合中创建 RDD1-1、使用parallelize函数创建scala> val arr = Array(10,20,30,40,50,60)
arr: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40,
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2023-07-31 17:24:41
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一、通过集合创建的RDD的分区数// 源码分析之：通过集合创建的RDD默认分区数
val rdd = sc.parallelize(list)
// 1、查看parallelize的源码，传入两个参数：1、集合，2、片数，返回一个RDD
def parallelize[T: ClassTag](
seq: Seq[T],
numSlices: Int = default
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2023-12-01 10:11:22
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spark常用RDD算子 - parallelizeparallelize调用SparkContext 或 JavaSparkContext的 parallelize()，将一个存在的集合，变成一个RDD或JavaRDD代码示例:参数1:集合参数2:分区的个数JavaRDD<Integer> parallelize = javaSparkContext.parallelize(Arra
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2023-07-28 21:12:57
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前言呵呵 项目最开始是基于 sparkSession.read().jdbc(jdbcUrl, String.format(SQL_FORMAT, sql), properties).toJavaRDD() 来查询
原创
2024-03-15 15:18:58
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代码场景： 1）设定的几种数据场景，遍历所有场景：依次统计满足每种场景条件下的数据，并把统计结果存入hive； 2）已有代码如下： 备注： 在generateSampleBySenceType()函数内部包含有: 如果把代码修改： 则会提示：generateSampleBySenceType()内部
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2018-03-04 16:56:00
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创建RDD算子：
从集合创建rdd
parallelize
scala> varrdd=sc.parallelize(1 to 10)
rdd:org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[86] at parallelize at<console>:27
scala>rdd.collect
res127:
val a = sc.parallelize(Array(("123",4.0),("456",9.0),("789",9.0)) val b = sc.parallelize(Array(("123",8.0),("789",10))) val c = a.join(b) c...
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2016-01-26 13:16:00
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在Spark中创建RDD的创建方式可以分为四种： ps：本文代码基于spark on zeppelin实现1、从集合（内存）中创建RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD // 使用parallelize方法
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4))
//使用makeRDD方法
val
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2023-05-23 14:12:00
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集合（内存）中创建 RDD外部存储（文件）创建 RDD并行与分区分区的设定集合（内存）中创建 RDD 从集合中创建 RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize 和 makeRDD，从底层代码实现来讲，makeRDD 方法其实就是 parallelize 方法parallelize方法代
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2023-10-05 16:35:47
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First lets see how parallelize splits your data between partitions:val x = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"), 2)x.glom.collect// Arrray(34...
原创
2023-06-21 00:00:22
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pathA = [('a',1),('b',1),('c',2),('d',3)]
pathB = [('c',1),('d',3),('e',3),('f',4),]
a = sc.parallelize(pathA)
b = sc.parallelize(pathB)
a.join(b).collect() # 内连接
a.rightOuterJoin(b).collect
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2023-06-09 10:59:20
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Spark+Python函数总结0. parallelize()通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的集合上创建的（一个Seq对象）。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)一旦分布式数据集（distData）被创建好，它们将
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2024-10-11 19:33:54
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数据源-source1. 加载本地集合，转换为RDDimport org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//parallelize :并行化，平行化
object Parallelize {
def main(args: Array[String]): Unit = {
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2023-12-18 19:18:50
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