我是Spark和Scala的初学者。这是我终于在3天后拥有的RDD：((null,18),1)((null,17),1)((null,16),1)((AK,14),2)((Lo,6),1)((Re,7),1)((4x,10),1)((null,12),4)((Re,13),1)((Mu,19),1)((Lo,19),2)((null,8),1)((null,20),3)我应该对此RDD进行排序，以便将所有类型的值分组为升序。例如：((null,8),1)((null,12),4)((null,16),1)((null,17),1)((null,18),1)((null,20),3)((Lo,6
Ø练习1：//通过并行化生成rddvalrdd1=sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10))//对rdd1里的每一个元素乘2然后排序valrdd2=rdd1.map(_*2).sortBy(x=>x,true)//过滤出大于等于十的元素valrdd3=rdd2.filter(_>=10)//将元素以数组的方式在客户端显示rdd3.collectØ练习2：valrdd1=sc.parallelize(Array("abc","def","hij"))//将rdd1里面的每一个元素先切分在压平valrdd2=rdd1.flatMap(_.split('')
我想过滤出一个的元素RDD遵循以下字符串值：est_rdd=est_rdd.filter(lambdakv:kv[0]!=name_to_filter)但是，我看到过滤元素仍在est_rdd。在这种情况下，我需要重新分配下一步以清除。但这是一项耗时的操作。我应该如何避免重新分配？有帮助吗？看答案Spark已经过仔细的测试，因此我会丢弃Spark不做工作的可能性。检查预期的字符串name_to_filter火柴确切地用键中的字符串。有时您会忽略微妙的差异
我正在使用以下代码片段来训练流媒体k均值。当流媒体上下文完成流式传输时，是否可以停止流媒体上下文rdd一次？我怎么知道它是否已经完全跨越了RDD？ssc=StreamingContext(sc,1)streamingKMeansModel=StreamingKMeans(k=k,decayFactor=1.0).setInitialCenters(init_centers,[1.0]*len(init_centers))streamingKMeansModel.trainOn(ssc.queueStream([rdd]))ssc.start()ssc.awaitTermination(time
我正在尝试根据日期时间字段过滤我的数据。我的数据样本:303,0.00001747,4351040,75.9054,"2019-03-0819:29:18"这就是我初始化spark的方式:SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("appname").setMaster("spark://192.168.1.124:7077");JavaSparkContextsc=JavaSparkContext.fromSparkContext(SparkContext.getOrCreate(conf));首先，我将上面的数据读入我的自定义对象，如下所示:/
我正在尝试在map函数内部进行过滤。基本上，我在经典map-reduce中的做法是，当过滤条件满足时，mapper不会向上下文写入任何内容。我怎样才能用Spark实现类似的目标？我似乎无法从map函数返回null，因为它在洗牌步骤中失败了。我可以使用过滤器功能，但似乎不必要的数据集迭代，而我可以在map期间执行相同的任务。我也可以尝试使用虚拟键输出null，但这是一个糟糕的解决方法。 最佳答案 有几个选项:rdd.flatMap:rdd.flatMap会将Traversable集合展平到RDD中。要选择元素，您通常会返回一个Opti
我有一个RDD叫做JavaPairRDD>existingRDD;现在我需要将这个existingRDD初始化为空，这样当我得到实际的rdd时，我可以与这个existingRDD进行联合。如何将existingRDD初始化为空RDD，除非将其初始化为null？这是我的代码:JavaPairRDD>existingRDD;if(ai.get()%10==0){existingRDD.saveAsNewAPIHadoopFile("s3://manthan-impala-test/kinesis-dump/"+startTime+"/"+k+"/"+System.currentTimeMi
Spark算子--Scala版本第1关Spark算子--Scala版本编程要求根据提示，在右侧编辑器begin-end处补充代码，输出每个元素及其长度并去重。测试说明平台会对你编写的代码进行测试：预期输出：(an,2)``(dog,3)``(cat,3)开始你的任务吧，祝你成功！importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectEduCoder1{ defmain(args:Array[String]):Unit={ valconf=newSparkConf().setApp
我有一个PysparkRDD，其中有一个我想用作过滤器的文本列，所以我有以下代码:table2=table1.filter(lambdax:x[12]=="*TEXT*")问题是...如您所见，我正在使用*试图告诉他将其解释为通配符，但没有成功。没有人有帮助吗？ 最佳答案 lambda函数是纯python函数，所以像下面这样的东西就可以了table2=table1.filter(lambdax:"TEXT"inx[12]) 关于python-PysparkRDD.filter()带通配符
这是一道作业题:我有一个RDD，它是元组集合。我还有从每个输入元组返回字典的函数。不知何故，与reduce函数相反。有了map，我可以很容易地从元组的RDD到字典的RDD。但是，由于字典是(key,value)对的集合，我想将字典的RDD转换为(key,value)元组的RDD每个字典的内容。那样的话，如果我的RDD包含10个元组，那么我会得到一个RDD包含10个字典和5个元素(例如)，最后我得到一个RDD50个元组。我认为这一定是可能的，但是如何实现呢？(可能是我不知道这个操作英文怎么叫的问题) 最佳答案 我的2美分:有一个名为“
