1.spark textFile读取File 1.1 简单读取文件 val spark = SparkSession.builder() .appName("demo") .master("local[3]") .getOrCreate() // 读取hdfs文件目录 spark.sparkContext.textFile("/user/data") spark.sparkContext.textFile("hdfs://10.252.

一.前述 Spark中控制算子也是懒执行的,需要Action算子触发才能执行,主要是为了对数据进行缓存. 控制算子有三种,cache,persist,checkpoint,以上算子都可以将RDD持久化,持久化的单位是partition.cache和persist都是懒执行的.必须有一个action类算子触发执行.checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘,还能切断RDD之间的依赖关系. 二.具体算子 1. cache 默认将RDD的数据持久化到内存中.cache是懒执行. chche (

php从数据库中取二进制流文件转换为图片,图片以二进制流存入数据库实现 function data_uri($contents, $mime) { $base64 = base64_encode($contents); return ('data:' . $mime . ';base64,' . $base64); } 调用 //获得头像路径 function getpicsrc() { $db=new db(); $sql="select * from pictable"; $res

目标网站:https://www.88ys.cc/vod-play-id-58547-src-1-num-1.html 反贪风暴4 对电影进行分析 我们发现,电影是按片段一点点加载出来的,我们分别抓取所有ts文件,然后合并成一个完整的文件即可下载到完整电影 代码如下: # https://www.88ys.cc/vod-play-id-58547-src-1-num-1.html 电影地址 import requests import os import time from multiproce

一.前述 Action类算子也是一类算子(函数)叫做行动算子,如foreach,collect,count等.Transformations类算子是延迟执行,Action类算子是触发执行.一个application应用程序(就是我们编写的一个应用程序)中有几个Action类算子执行,就有几个job运行. 二.具体  原始数据集:   1.count 返回数据集中的元素数.会在结果计算完成后回收到Driver端.返回行数 package com.spark.spark.actions; impor

官网上最清晰 sc 启动spark时候就已经初始化好了 sc.textFile后 会产生一个rdd spark 的算子分为两类 一类 Transformation  转换 一类 Action  动作 Transformation  延迟执行 记录元数据信息     当计算任务触发Action时候才会真正的开始计算

算子调优一:mapPartitions 普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作.如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作. 如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高. 比如,当

一.前述 今天继续整理几个Transformation算子如下: mapPartitionWithIndex repartition coalesce groupByKey zip zipWithIndex 二.具体细节 mapPartitionWithIndex 类似于mapPartitions,除此之外还会携带分区的索引值. java代码: package com.spark.spark.transformations; import java.util.ArrayList; import

直接上代码 package com.jason.spark23 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apac

map算子 flatMap算子 mapParitions算子 filter算子 mapParttionsWithIndex算子 sample算子 distinct算子 groupByKey算子 reduceByKey算子 1.map算子 (1)任何类型的RDD都可以调用map算子:在java中,map算子接收的参数是Function对象,在Function中,需要设置第二个泛型类型为返回的新元素的类型:同时,call()方法的返回类型也需要与第二个泛型的返回类型一致.在call()方法中,对原始

不多说,直接上干货! 见具体, Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章 使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 见具体 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第14章 使用逻辑回归二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

# 使用默认的高阶函数map和reduce import randomdef map_function(arg):  # 生成测试数据 return (arg,1) list_map = list(map(map_function,list(ran * random.randint(1,2) for ran in list(range(10))))) list_map.append((0,1)) # 保持一定有相同的keyprint("---原数据---")print(list_map

distinct的底层使用reducebykey巧妙实现去重逻辑 //使用reduceByKey或者groupbykey的shuffle去重思想rdd.map(key=>(key,null)).reduceByKey((key,value)=>key) .map(_._1)

一.题目描述 (1)编写Spark应用程序,该程序可以在本地文件系统中生成一个数据文件peopleage.txt,数据文件包含若干行(比如1000行,或者100万行等等)记录,每行记录只包含两列数据,第1列是序号,第2列是年龄.效果如下: 1 89 2 67 3 69 4 78 (2)编写Spark应用程序,对本地文件系统中的数据文件peopleage.txt的数据进行处理,计算出所有人口的平均年龄. 二.实现 1.生成数据文件peopleage.txt 1)创建程序的目录结构 创建一个存放代码

文章目录 读取文本文件 第一种方法:通过RDD配合case class转换DataFrame 步骤 一.创建测试所需的文本文件 二.在spark-shell中执行以下操作 第二种方法:通过sparkSession构建DataFrame 读取json文件 读取parquet列式存储文件 读取文本文件 第一种方法:通过RDD配合case class转换DataFrame 步骤 一.创建测试所需的文本文件 在虚拟机的/export/servers/目录下创建文本文件 cd /export/server

爬虫原理: 以下来自知乎解释 首先你要明白爬虫怎样工作.想象你是一只蜘蛛,现在你被放到了互联“网”上.那么,你需要把所有的网页都看一遍.怎么办呢?没问题呀,你就随便从某个地方开始,比如说人民日报的首页,这个叫initial pages,用$表示吧.在人民日报的首页,你看到那个页面引向的各种链接.于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面.太好了,这样你就已经爬完了俩页面(首页和国内新闻)!暂且不用管爬下来的页面怎么处理的,你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上.突然你发现, 在

@Controller @RequestMapping("/reg") public class RegController extends BaseController { @Value("${jdbc.url}") private String signDetail; //取jdbc.url属性值

uniq -d是只打印重复行 -u是只打印独一无二的行文件A : abcd文件B: cdef取并集:A + B sort A B|uniq 取交集: sort A B|uniq -d 取差集:A - B sort A B B|uniq -u 取差集:B - A sort A B A|uniq -u

抓文件的 package reg; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pa

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