我有3个RDD需要加入。valevent1001RDD:schemaRDD=[eventtype,id,location,date1][1001,4929102,LOC01,2015-01-2010:44:39][1001,4929103,LOC02,2015-01-2010:44:39][1001,4929104,LOC03,2015-01-2010:44:39]valevent2009RDD:schemaRDD=[eventtype,id,celltype,date1](不按id分组，因为我需要4个日期，具体取决于celltype)[2009,4929101,R01,2015-01
看起来RDD.take()只是在序列文件的支持下重复读取的最后一个元素。例如:valrdd=sc.sequenceFile("records.seq",classOf[LongWritable],classOf[RecordWritable])valrecords:Array[(LongWritable,RecordWritable)]=rdd.take(5)System.out.println(records.map(_._2.toString).mkString("\n"))输出:Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record
我有一个来自model.productFeatures()的RDD，它以(id,array("d",(...)))的形式返回一个RDD>。例如:(1,array("d",(0,1,2)))(2,array("d",(4,3,2)))(3,array("d",(5,3,0)))...我想计算每个数组之间的成对相关性，然后为每个id返回另一个数组具有最高相关性的id。 最佳答案 您需要做的第一件事是获取所有元素对，除了它们相同的“对角线”。>>>rdd.cartesian(rdd).filter(lambda(x,y):x!=y).co
我在S3中有一个文本文件，我想使用spark-shell将其加载到RDD中。我已经下载Spark2.3.0forHadoop.天真地，我希望我只需要设置hadoop设置就可以了。valinFile="s3a://some/path"valaccessKey="some-access-key"valsecretKey="some-secret-key"sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key",accessKey)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.secret.key",secretKey)sc.tex
我找到了类似的主题:UnderstandingSpark'scaching但这仍然不是我的问题。让我们考虑以下代码片段:选项A:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()rdd1.unpersist()data=rdd2.collect()选项B:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()dat
更具体地说，我如何将scala.Iterable转换为org.apache.spark.rdd.RDD？我有一个(String,Iterable[(String,Integer)])的RDD我希望将其转换为(String,RDD[String,Integer])的RDD，以便我可以将reduceByKey函数应用于内部RDD.例如我有一个RDD，其中键是人名的2个字母前缀，值是人名和他们在事件中花费的时间对的列表我的RDD是:("To",List(("Tom",50),("Tod","30"),("Tom",70),("Tod","25"),("Tod",15))("Ja",List(
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
