spark 基础语法整理

本文详细梳理了Spark中的基础语法,包括打印RDD值、collect与collectPartitions的使用、DataFrame去除表头及添加列的方法,以及如何利用UDF自定义函数。在分布式环境下,应避免频繁使用collect,推荐使用foreach和take。对于DataFrame,重点介绍了如何添加新列,提供了实用的代码示例。

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这几天想着整理整理spark的基础语法,适合小白参考,话不多说,直接干活,这篇文章我会持续更新

一、spark打印RDD的值

spark打印RDD或者list的值

val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("test").getOrCreate()
val sc:SparkContext = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("warn")
val data = sc.parallelize(1 to 10, 3)

//val data = sc.makeRDD(1 to 10,3)
//val data:RDD[String] = sc.textFile("C:\\Users\\admin\\Desktop\\data1.csv")
println("foreach list")
data.collect().foreach(println)
println("foreach RDD")
data.foreach(print)

二、collect算子的作用 (上面我们已经用过了)

Spark RDD collect与collectPartitions

1.collect的作用    

Spark内有co

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