package com.dingxin.datainit import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by zhen on 2018/12/18. */ object RDDTransform { def main(args: Array[String]) { Logger.getLogger("org.apache.spark").setL…

  UserView--第二种方式(避免第一种方式Set饱和),基于Spark算子的java代码实现   测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.jav…

UserView--第一种方式set去重,基于Spark算子的java代码实现 测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap…

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]   将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf…

在spark中,reduceByKey.groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多,结合使用过程中的体会简单总结: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作,最重要的是它能够在本地先进行merge操作,并且merge操作可以通过函数自定义: •groupByKey 也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义…

最近加入一个Spark项目,作为临时的开发人员协助进行开发工作.该项目中不存在测试的概念,开发人员按需求进行编码工作后,直接向生产系统部署,再由需求的提出者在生产系统检验程序运行结果的正确性.在这种原始的工作方式下,产品经理和开发人员总是在生产系统验证自己的需求.代码.可以想见,各种直接交给用户的错误导致了一系列的事故和不信任.为了处理各类线上问题,大家都疲于奔命.当工作进行到后期,每一个相关人都已经意气消沉,常常对工作避之不及. 为了改善局面,我尝试了重构部分代码,将连篇的SQL分散到不同的方…

Spark算子实战应用 数据集 :http://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens 1M Datase 相关数据文件 : users.dat ---UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code movies.dat --- MovieID::Title::Genres ratings.dat ---UserID::MovieID::Rating::Timestamp SogouQ.mini 完成以下业务需求…

三.ReactiveCocoa代码实践之-更多思考 1. RACObserve()宏形参写法的区别 之前写代码考虑过 RACObserve(self.timeLabel , text) 和 RACObserve(self , timeLabel.text) 的区别. 因为这两种方法都是观察self.timeLabel.text的属性,并且都能实现功能.估计是作者原本用的其中一种后来对另一种也提供了支持,究竟有什么区别哪一种写法更好? 点进去看RACObserve的源码 大多都是方法调用,一层一层…

前言 RAC相比以往的开发模式主要有以下优点:提供了统一的消息传递机制:提供了多种奇妙且高效的信号操作方法:配合MVVM设计模式和RAC宏绑定减少多端依赖. RAC的理论知识非常深厚,包含有FRP,高阶函数,冷信号与热信号,RAC Operation,信号的生命周期等,这些文档里都有介绍. 但是由于RAC本身的特性,可能会听上去容易上手难. 本文还是从一个比较接地气的角度开始的.因为现在要做一个完美100%的全项目ReactiveCocoa架构基本不太现实,大多数项目都会有很多历史包袱,我们只能…

http://lxw1234.com/archives/2015/07/363.htm Spark算子:RDD基本转换操作(1)–map.flagMap.distinct Spark算子:RDD创建操作 Spark算子:RDD基本转换操作(2)–coalesce.repartition Spark算子:RDD基本转换操作(3)–randomSplit.glom Spark算子:RDD基本转换操作(4)–union.intersection.subtract Spark算子:RDD基本转换操作(5…