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spark flatmap
关于
spark
中算子,下面说法正确的是
答:
关于
spark
中算子,下面说法正确的是:
Spark
中的算子主要分为两种:转换(transformation)和动作(action)。转换算子用于修改数据集,而动作算子则用于触发计算并返回结果。一、转换算子 1、
map
:它接收一个函数和一个数据集作为输入,将该函数应用于数据集中的每一个元素,然后返回一个新的数据集。2、
fla
...
spark
flatmap
一定要有返回值吗
答:
MapReduce
从出现以来,已经成为Apache Hadoop计算范式的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美:大规模日志处理,ETL批处理操作等。 随着Hadoop使用范围的不断扩大,人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。Hadoop 2将资源管
spark
中对文件进行处理有一列value没有
map
怎么处理
答:
采用
flatMap
的方式。flatMap会对RDD中的每个元素进行处理,并返回处理后的多个新元素,也可以返回空,这里的处理可以是对元素进行转化或者过滤。
spark
map
flatMap
flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途_百度知 ...
答:
spark map flatMap
flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途 map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换, 然后再扁平化(即将所有对象合并为一个对象)e.g.// data 有两行数据,第一行 a,b,c,第二行1,2,3 scala>data.map(line1 => line1.split(",")).collect()res11: Arra...
spark
三类算子小总结
答:
spark
大致分为这三种算子: 1、Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据。 在这里,我会将对map、
flatMap
、glom、union、cartesian(笛卡尔操作)、groupBy、filter、distinct(去重)、subtract这9种算子进行描述。 2、Key-Value数据类型的Transfor...
RDD 算子分类
答:
RDD算子分类,大致可以分为两类,即:1. Transformation:转换算子,这类转换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。2. Action:行动算子,这类算子会触发
Spark
Context提交Job作业。下面分别对两类算子进行详细介绍:一:Transformation:转换算子 1.
map
:将原来RDD的每个数据项通过...
spark
map
flatMap
flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途_百度知 ...
答:
map
是把 function 作用到每个 element,针对的是 element。 mapPartitions 是把 function 作用到每个 partition,针对的是 partition 内部的 iterator。
Spark
和
Map
Reduce相比,都有哪些优势?
答:
在实现时,RDD针对transformation操作,都提供了对应的继承自RDD的类型,例如map操作会返回MappedRDD,而
flatMap
则返回
FlatMapped
RDD。即
Spark
不会立刻计算结果,而只是简单的记住所有对数据集的转换操作。这些转换只有遇到action操作的时候才会开始计算。四、其他 Spark的优势不仅体现在性能提升上的,Spark框架为...
如何用
Spark
来实现已有的
Map
Reduce程序
答:
Spark
的解决方案是首先将每行映射为一组输出值,这组值可能为空值或多值。随后会通过
flatMap
函数被扁平化。数组中的词会被过滤并被转化为函数中的元组。这个例子中,真正模仿Mapper行为的是flatMap,而不是map。groupByKey()写一个统计次数的reducer是简单的,在Spark中,reduceByKey可以被用来统计每个...
[
spark
]用idea写一个scala程序统计虚拟机里面的一个文件有几个a几个b...
答:
// 初始化
Spark
Context val conf = new SparkConf().setAppName("FileCharacterCount").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)// 读取文件并进行处理 val file = sc.textFile("path/to/your/file")val aCount = file.
flatMap
(line => line.toCharArray()).filter(c => c =...
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