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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java代码提交spark程序（适用与和前端接口对接等）最近项目需要springboot接口调用触发spark程序提交，并将spark程序运行状态发回前端，需要出一版接口代码。 百度了好多，但是实际测试都有bug，要么提交不上去，要么运行状态发不回去，于是结合百度的代码自己写了一版。 废话不多说，直接上代码：pom文件：<dependencies>
<dependency>
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2023-08-29 11:18:11
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向Spark传递参数Spark的大部分转化操作和一部分行动操作，都需要依赖用户传递的函数来计算。在我们支持的三种主要语言中，向Spark传递函数的方式略有区别。这里主要写Java在Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。根据不同的返回来行，我们定义了一些不懂的接口。我们把最基本的一些函数接口列在下
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2023-08-21 11:38:44
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在处理大规模数据的场景中，Apache Spark 是一个强大的工具，特别是其 RDD（弹性分布式数据集）提供了灵活且高效的方式来处理和传递参数。本文将详细介绍如何在 Spark RDD 中传递参数，并全面记录从环境准备到优化技巧的过程。
## 环境准备
在开始之前，需要确保我们的开发环境里安装了必要的软件包和工具。以下是前置依赖的安装步骤。
```bash
# 安装 Java
sudo a
## Spark Shell传参实现步骤
为了帮助你实现"Spark Shell传参"，我将提供以下步骤来指导您：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Spark应用程序 |
| 2 | 定义参数 |
| 3 | 解析参数 |
| 4 | 使用参数 |
### 步骤1：创建一个Spark应用程序
首先，您需要创建一个Spark应用程序。在Spark中，可
原创
2023-10-28 07:27:16
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# Spark groupByKey 传参实现流程
## 概述
在使用 Spark 进行数据处理时，经常需要使用 groupByKey 操作将数据按照某个键进行分组。在实际开发中，我们经常需要对 groupByKey 进行传参，以实现更加灵活的数据分组。本文将详细介绍如何在 Spark 中使用 groupByKey 进行传参。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开
原创
2023-09-17 06:39:57
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# Spark中的Map函数及参数传递
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析与处理。在Spark中，`map`函数是一个常用的转换操作，它可以对数据集中的每个元素应用一个函数，生成一个新的数据集。这篇文章将探讨Spark中`map`函数的参数传递方式，以及如何使用它。
## 1. Spark中的Map函数
在Spark的RDD（弹性分布式数据集）中，`map
# Python exe 传参代码详解
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，凭借其广泛的应用领域被广大开发者所喜爱。而Python的可执行文件（exe）是一种将Python代码编译成可直接在Windows操作系统上运行的文件的方法。本文将为读者介绍如何在Python exe中传递参数，并提供相应的代码示例。
## Python exe概述
Python exe是指将Python代
原创
2023-08-26 15:09:53
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我们进行 Spark 进行编程的时候，初始化工作是在driver端完成的，而实际的运行程序是在executor端进行，所以就涉及到了进程间的通讯，数据是需要序列化的1、传递函数import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
object SerDemo {
def main
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2023-10-27 06:22:52
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1.spark提供了交互式接口 spark-shellspark-shell 实现了用户可以逐行输入代码，进行操作的功能。 即可以不像Java一样，编写完所有代码，然后编译才能运行spark-shell 支持 Scala交互环境 和 python交互环境在学习测试中可以使用spark-shell 进行API学习2.进入Scala交互环境在spark安装目录的根目录下，有个bin目录中有
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2023-08-01 23:59:05
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一、Python的函数传递二、python类方法外部传参一、Python的函数传递 a = 1
def fun(a):
print(“函数里”,id(a))
a = 2
print(“赋值后”,id(a), id(2))
print(“函数外”,id(a), id(1))
fun(a)
print(a) 函数外 1954180160 1954180160函数里 1954180160赋
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2023-08-14 23:41:15
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目录1. 函数传参1.1 参数的作用1.2 形参和实参1.3 位置参数1.4 关键字参数1.5 默认实参1.6 参数总结2. 可变参数1. 函数传参1.1 参数的作用1.2 形参和实参形参：在函数定义阶段括号内定义的参数，称之为形式参数，简称形参，本质就是变量名。实参：在函数调用阶段括号内传入的参数，称之为实际参数，简称实参，本质就是变量的值。1.3 位置参数位置形参：在函数定义阶段，按照从左到右
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2023-08-22 21:53:11
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python的三目运算
a = 10
b = 20
c = a if a > b else b #先判断中间的条件a > b是否成立,成立返回if前面的值,不成立返回else后面的值,也可以 c = a if a.isalpha() else b 条件可以是各种各样的
print(c)
1.动态传参
1.*args 动态接收位置参数. 接收所有的实参对应的剩余位置参数,
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2024-07-02 22:28:43
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首先需要申明的一点是，python里是没有像C和C++里那样按值传参的说法的。python中的所有东西都是对象，这也是它的强大之处，它没有基本类型之说。在python中，类型属于对象，变量是没有类型的，这正是python的语言特性，也是吸引着很多pythoner的一点。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。所以，希望大家在看到一个python变量的
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2023-07-10 12:58:58
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python是“传对象引用”首先还是应该科普下函数参数传递机制，传值和传引用是什么意思？ 函数参数传递机制问题在本质上是调用函数（过程）和被调用函数（过程）在调用发生时进行通信的方法问题。基本的参数传递机制有两种：值传递和引用传递。 值传递（passl-by-value）过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值，从而成为了
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2023-08-23 14:16:16
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一、python中函数的参数类型分为以下五种：位置参数、默认参数、可变参数（*args）、关键字参数（**args）、命名关键字参数二、位置参数调用函数时传的实参与函数的形参位置上一一对应的参数，如下：#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
def info(name,age,major):
print("姓名:%s"%(name))
p
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2023-06-05 23:43:15
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首先在python中，args表示不固定无key值参数，arguments。kwargs表示不固定有key值参数，keyword Variable Arguments不固定表示：参数可以是1个，可以是多个，也可以是没有。目的如下：理解单个星号<*>传参的用法：将系列解包作为实参传递，实参和形参数量需匹配理解双星号<**>传参的用法：将字典解包，取valu
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2023-07-28 00:11:16
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在python 传入函数的参数*args和**kwargs经常混用，所以记录下，用于区分总结来说*args和**kwargs的区别是：1、*args是可变无键参数，tuple类型； 2、**kwargs是可变有键参数，1、python中函数传递参数有四种形式：fun1(a,b,c)
fun2(a=1,b=2,c=3)
fun3(*args)
fun4(**kargs)四种中最常见是前两种，基本上一
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2023-09-28 12:55:42
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Python中不明确区分赋值和应用，一般对静态变量的传递为赋值，对动态变量的传递为引用。（注，对静态变量首次传递时也是应用，当需要修改静态变量时，因为静态变量不能改变，所以需要生成一个新的空间存储数据）个人觉得分清楚规则即可比较容易的区别。字符串，整数，元组均为静态变量 列表，字典为动态变量。以下示例在Python 2.7环境下演示，id（）函数可显示变量内存地址 例1：整数传递 a = 4
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2023-08-04 22:17:28
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起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪，在 spark 的计算中，一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理。udf 就是这样一个好用的东西，他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力。这里有两种最典型的方法。应用于 spark 2.41. 直接在 SparkSession.sql
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2024-07-05 12:52:17
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