scala RDD算子 文章目录 map mapPartitions mapPartitionsWithindex flatmap glom groupby filter
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2021-10-04 14:10:59
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得到的结果如下：
原创
2022-08-10 17:36:31
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1 RDD概述1.1 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。1.2 RDD的属性1)一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位; 2)一个计算每个分区的函数; 3)RDD之间的依赖关系; 4)一个Partitioner
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2023-11-20 14:23:52
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一、主题：使用Scala的类库解析json字符串，避免引入第三方依赖包二、实现如下：import org.js
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2022-11-03 14:16:01
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有时候，需要将从json文件读取程序配置设置，并同步到定义好的一些case类中,这个时候可以使用 io.circe解析json文件，并同步文件字段到定义好的case类 case class Config( comment:String, dir:String, executors:Option[In ...
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2021-07-21 23:12:00
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package com.sm.utilsimport java.utilimport com.sm.common.utils.DateUtilimport org.apache.commons.lang3.StringUtilsimport org.json4s._import org.json4s.jackson.JsonMethods._import org.json4s.jackson.Serializationimport org.json4s.jackson.Serializa.
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2021-08-31 13:47:46
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List和数组是非常相似的。列表的所有元素都具有相同的类型。二者的区别在于：1、List是不可变的，这意味着List的元素无法通过分配进行更改。List代表一个链表，而数组是平面的。 创建一个List：// 字符串列表
val stringList: List[String] = List("Monday", "Tuesday", "Wednesday")
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2019-10-21 14:13:00
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package comimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}case class User(name: String, age: Int)object DF2RDD { def main(ar
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2022-07-04 17:00:30
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代码demo01是对象 demo02是基本类型package comimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apach
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2022-07-04 17:01:52
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# PySpark JSON RDD：数据解析与可视化
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源框架。它提供了一个快速、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据集。PySpark 是 Spark 的 Python API，允许我们使用 Python 语言编写 Spark 应用程序。本文将介绍如何使用 PySpark 处理 JSON 数据，并将其转换为 RDD（弹性分布式数据
原创
2024-07-30 03:57:02
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RDD :弹性分布式数据集（分布式的元素集合）Spark中，对数据的所有操作不外乎创建RDD,转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。1、创建RDDSpark有两种创建RDD的方式，一种是读取外部数据集，一种是在驱动器中对一个集合进行并行化。最简单的创建RDD的方法就是讲程序中已有的一个集合传给SparkCont...
原创
2023-02-21 16:28:35
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第一种package com.donewsimport com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapperimport com.fasterxml.jackson.module{ ...
原创
2022-12-28 15:03:42
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import com.alibaba.fastjson.JSON/** * Created by yuhui on 2016/12/20. */object Test{ def main(args: Array[String]): Unit = { val json = "{\"user_details\":{\"data_column\":\"suuid\"},\"fliter\":
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2022-12-28 14:57:16
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DataSet转RDD调用rdd方法即可import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.SparkSessionobject DS2RDD { def main(a
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2022-07-04 17:00:28
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# 利用Spark RDD处理JSON数据的指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的工具，能够快速地处理大规模的数据集。它支持多种数据来源，其中包括JSON格式的数据。本文将介绍如何使用Spark的RDD（弹性分布式数据集）来处理JSON数据，并提供相应的代码示例。
## Spark RDD简介
RDD是一个不可变的分布式数据集，能够在多个计算机上并行计算。RDD的特点是
# 使用Spark读取JSON格式的RDD
在大数据处理领域中，Apache Spark因其高效的处理能力和易用性而广受欢迎。Spark能处理多种数据格式，其中JSON是一种常见的数据交换格式。本文将探讨如何使用Spark读取JSON格式的RDD（弹性分布式数据集），并提供相应的代码示例。
## 什么是RDD？
RDD，即弹性分布式数据集，是Spark的核心抽象。它表示一个不可变的分布式对象
Scala中使用fastJson 解析json字符串添加依赖2.解析json字符2.1可以通过JSON中的parseObject方法，把json字符转转换为一个JSONObject对象2.2然后可调用JSONObject中的方法，根据key获取值2.3对于JSON中的套JSON字符串的可以使用2.4如果想要遍历JSONArray中的所有数据，想不使用getJSONObject方法，但是想要这里面的
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2021-06-04 12:54:36
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系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
原创
2021-08-31 10:01:25
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如果一个标识符或选择e引用了数个类的成员，则将使用引用的上下文来推断唯一的成员。使用的方法将依赖于e是否被用作一个函数。设Ａ是e引用的成员的集合。首先假定e作为函数出现在应用中，比如e(args)。如果在Ａ中有且仅有一个可选成员是一个(可能是多态)方法类型，其元数与给出的参量数目匹配，则就会选定该可选成员。否则，设Ts是通过用未定义类型来类型化每个参量所得到的类型向量。首先要确定的是可用的可选成员
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2015-06-01 17:11:54
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# Java Spark 创建RDD JSON 教程
## 概述
在这篇文章中，我将向您介绍如何在Java Spark中创建一个RDD（弹性分布式数据集）并从JSON数据中读取数据。作为一个经验丰富的开发者，我将会为您详细地展示整个过程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 流程步骤表格
下面是创建RDD JSON的流程步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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原创
2024-05-13 06:44:11
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