sqlContext.filter()返回的RDD为空

最新推荐文章于 2021-02-12 15:27:09 发布
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在Hive中处理records表时遇到问题，尝试使用sqlContext.filter()方法筛选temperature不等于15的记录。然而，该操作返回的RDD为空。检查发现filter条件需要确保能返回True值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Hive中已有表records:

hive> desc records;
OK
year                 string                                 
temperature         int                                    
quality             int 

hive> select * from records;
OK
2013 15 18
2014 23 32
2015 19 91
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ParallelCollectionRDD [0] isEmpty at KyuubiSparkUtil.scala:48问题解决
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08-07 676
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12-18 1246
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package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName","money") nameMoneyDF.show()在RDD前加入处理缺失值
05-31
2. 然后，对筛选出来的 RDD 进行 map 操作，将缺失值替换为默认值，比如说，我们将 `quantity` 列中的缺失值替换为 1，将 `money` 列中的缺失值替换为 0.0，代码如下： ```scala val cleanedRDD = filteredRDD.map...
import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.functions._ class Sale { } object Sale { case class Sale(cardId:String,productId:Int,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile(args(0)) // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity") nameMoneyDF.show(5) val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productId").sum("quantity") //totalSales.show(5) val topSales = totalSales.select(totalSales("productId"),totalSales("sum(quantity)").as("Totalquantity")) .orderBy(desc("Totalquantity")) topSales.show(5) val totalbuy = df.groupBy("cardId").sum("quantity") //totalbuy.show(5) val topbuy = totalbuy.select(totalbuy("cardId"),totalbuy("sum(quantity)").as("Totalquantity")) .orderBy(desc("Totalquantity")) topbuy.show(5) val Oneproduct:Dataset[Row]= topSales.select("productId","Totalquantity").filter(row=>row.getAs[String]("productId") == 230010) Oneproduct.show() sc.stop() }}帮我写个注释
05-31
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.functions._ class Sale { } object Sale { case class Sale(cardId:String,productId:Int,quantity:Int,money:...
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