spark 用RDD怎么合并连续相同的key
如何创建RDD？ RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[In
spark如何处理两个RDD的关联问题
spark rdd有几种创建方式
Spark是以RDD概念为中心运行的。RDD是一个容错的、可以被并行操作的元素集合。创建一个RDD有两个方法：在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合；从外部存储系统中引用一个数据集。RDD的一大特性是分布式存储。
spark的rdd和java直接调用javardd有什么不同没啥大的区别，就是spark支持不同的开发语言而已。spark建议用scalc开发，毕竟spark用Scala写的。就像hadoop一样，用java写的，就推荐用java开发一个道理。实在说有啥大的区别，我觉得最大的差别应该就是大家的心里作用吧。
怎么取出spark中rdd的某个元素
spark中rdd依赖关系太多怎么办
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内
Spark RDD，DataFrame和DataSet的区别
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类
如何把Spark RDD中的内容按行打印出来
之前对RDD的理解是，用户自己选定要使用spark处理的数据，然后这些数据经过transaction后会被赋予弹性，分布特性的特点，具备这样特点的数据集，英文缩写就是RDD。 但RDD再怎么有特性，还是数据集，在理解里就像关系型数据库里的表。
spark怎么整个两个相同的rdd
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