问题陈述RDD分组后需要格式化Spark输出(移除CompactBuffer)输入Header1^Header2A^4BA^11AB^7AC^6DFC^7DS期望的输出(A,(4B,11A))(B,(7A))(C,(6DF,7DS))我尝试了什么valrecords=sc.textFIle("/user/chronicles/test.txt").map(x=>{valy=x.split("\\^",-1)(y(0).trim(),y(1).trim())}).groupBy(x=>x._1)records.foreach(println)输出(A,CompactBuffer((4B,
所以我想写一段代码从HadoopHBase中读取一条记录，然后将其存储到SparkRDD(ResilientDistributedDatasets)中；并读取一条RDD记录然后写入HBase。我对这两者的了解为零，我需要使用AWS云或Hadoop虚拟机。请有人指导我从头开始。 最佳答案 请使用Scala中的基本代码，我们正在使用Scala读取HBase中的数据。同样可以写个建表把数据写入HBaseimportorg.apache.hadoop.hbase.client.{HBaseAdmin,Result}importorg.apa
请帮助我理解HDFS的数据block和Spark中的RDD之间的区别。HDFS将数据集分发到集群中的多个节点作为具有相同大小的block，数据block将被复制多次并存储。RDD被创建为并行集合。Parallelized集合的元素是跨节点分布还是存储在内存中处理？和HDFS的数据block有关系吗？ 最佳答案 IsthereanyrelationtoHDFS'datablocks?一般不会。他们解决不同的问题RDD是关于分配计算和处理计算失败的。HDFS用于分配存储和处理存储故障。分布是公分母，但仅此而已，故障处理策略明显不同(分别
你好，我有示例代码:forcolumninposition:myData=dataSplit.map(lambdaarr:(arr[column]))\.map(lambdaline:line.split(','))\.map(lambdafields:("Column",fields[0]))\.map(lambda(column,value):value)\.filter(lambdaline:filterWithAccum(line))\.map(lambda(value):float(value))\.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)r
我想减少每个reducer的记录数，并将结果变量保留为rdd使用takeSample似乎是显而易见的选择，但是，它返回一个collection而不是SparkContext对象。我想到了这个方法:rdd=rdd.zipWithIndex().filter(lambdax:x[1]但是，这种方法很慢，效率不高。有没有更聪明的方法来获取小样本并保持数据结构为rdd？ 最佳答案 如果您想要一个小示例子集并且不能对数据做任何额外的假设，那么take结合parallelize可能是最佳解决方案:sc.parallelize(rdd.take(
我正在使用Spark(v1.6.1)阅读Hadoop序列文件。缓存RDD后，RDD中的内容变为无效(最后一个条目重复了n次)。这是我的代码片段:importorg.apache.hadoop.io.Textimportorg.apache.hadoop.mapred.SequenceFileOutputFormatimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectMain{defmain(args:Array[String]){valseqfile="data-1.seq"valconf:SparkConf=newSparkCon
如何将调用take(5)后返回的集合转换为另一个RDD，以便在输出文件中保存前5条记录？如果我使用saveAsTextfile它不允许我一起使用take和saveAsTextFile(这就是为什么你会看到下面注释的行).它按排序顺序存储来自RDD的所有记录，因此前5个记录是前5个国家，但我只想存储前5个记录-是否可以在RDD中转换集合[take(5)]？valStrips=txtFileLines.map(_.split(",")).map(line=>(line(0)+","+(line(7).toInt+line(8).toInt))).sortBy(x=>x.split(",")
1、什么是RDD1.1、RDD五大核心属性分区列表RDD数据结构中存在分区列表，用于执行任务时并行计算，是实现分布式计算的重要属性。分区计算函数Spark在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算RDD之间的依赖关系RDD是计算模型的封装，当需求中需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个RDD建立依赖关系。RDD之间的依赖关系又可以分为宽依赖与窄依赖分区器当数据为KV类型数据时，可以通过设定分区器自定义数据的分区首选位置计算数据时，可以根据计算节点的状态选择不同的节点位置进行计算，移动计算不移动数据。2、RDD转换算子转换算子：由一个RDD变成另一个RDD，是RDD之间的转换，是懒执行的，
我可以使用saveAsTextFile方法将RDD输出保存到HDFS。如果文件路径已经存在，此方法将抛出异常。我有一个用例，我需要将RDDS保存在HDFS中已有的文件路径中。有没有一种方法可以将新的RDD数据附加到同一路径中已经存在的数据中？ 最佳答案 自Spark1.6以来可用的一种可能的解决方案是使用具有text格式和append模式的DataFrames:valoutputPath:String=???rdd.map(_.toString).toDF.write.mode("append").text(outputPath)
我正在读取一个有很多空格的文件，需要过滤掉空格。之后我们需要将其转换为数据框。下面的示例输入。2017123¦¦10¦running¦00000¦111¦-EXAMPLE我的解决方案是使用以下函数来解析所有空格并修剪文件。deftruncateRDD(fileName:String):RDD[String]={valexample=sc.textFile(fileName)example.map(lines=>lines.replaceAll("""[\t\p{Zs}]+""",""))}但是，我不确定如何将它放入数据框中。sc.textFile返回一个RDD[String]。我尝试了
