1. 准备文本文件: 从文件创建RDD lines=sc.textFile(): 筛选出含某个单词的行 lines.filter(),lambda 参数:条件表达式: 2. 生成单词的列表: 从列表创建RDD words=sc.parallelize(): 筛选出长度大于2 的单词 words.fi ...
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2021-06-07 20:04:33
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reduceByKey、groupByKey rdd=sc. parallelize([("one",1),("two",1),("one",1),("one1",1)]) rdd. reduceByKey(lambda x,y:x). count() rdd1=sc. parallelize([( ...
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2021-04-29 12:20:10
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1、对RDD的分区重新进行划分:rdd1.coalesce(num,boolean) 1 val rdd1 = sc.parallelize(Array[String]("love1", "love2", "love3", "love4", "love5", "love6", "love7", "l ...
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2021-04-21 11:54:31
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准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile() 筛选出含某个单词的行 lines.filter()lambda 参数:条件表达式 2. 生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter() ...
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2021-03-30 13:26:11
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1. 准备文本文件: 从文件创建RDD lines=sc.textFile(): 筛选出含某个单词的行 lines.filter(),lambda 参数:条件表达式: 2. 生成单词的列表: 从列表创建RDD words=sc.parallelize(): 筛选出长度大于2 的单词 words.fi ...
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