Spark算子应用案例 - Scala实践

最新推荐文章于 2024-04-22 09:52:03 发布
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本文探讨Apache Spark中的Map、Filter、Reduce和GroupByKey算子，通过Scala代码实例解析其使用方法，帮助理解Spark的分布式计算框架在大数据处理中的应用。

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

Spark算子应用案例 - Scala实践

随着大数据技术的不断发展，Apache Spark 作为一种高性能、通用性强的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和分析任务中。在本文中，我们将探讨一些常见的 Spark 算子，并结合具体案例和相应的源代码进行详细讲解。

一、Map 算子
Map 算子是 Spark 中最基础、最常用的转换算子之一，它对数据集中的每个元素执行定义好的操作，并返回一个新的数据集。下面通过一个示例来说明 Map 算子的使用。

import org.apache.spark.{
   
   SparkConf, SparkContext}

object MapExample {
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大数据应用1：Spark分析处理Oracle大表
狒狒也是程序猿的专栏
08-09 1935
0、制造测试数据 https://blog.youkuaiyun.com/lizhangyong1989/article/details/45013509   生产一千万条测试数据总共四个字段，每次插入一百万的数据耗时110秒左右 create table TestTable as select rownum as id, to_char(sysdate + rownum / 24 / 3600,...
Spark RDD 常用算子实例解析
我玩的很开心的博客
08-05 2202
Spark RDD 常用算子解析一、转换算子 Transformation（lazy）二、动作算子 Actions（non-lazy） 一、转换算子 Transformation（lazy） 二、动作算子 Actions（non-lazy） 对于转换操作，RDD的所有转换都不会直接计算结果。 Spark仅记录作用于RDD上的转换操作逻辑，当遇到动作算子（ Action）时才会进行真正计算。 RDD常见转换算子如下表： ...
Spark转换算子大全以及案例实操
楚生辉的博客
10-24 7407
大家好，我是楚生辉，在未来的日子里我们一起来学习大数据相关的技术，一起努力奋斗，遇见更好的自己！RDD转换算子实际上就是换了名称的RDD方法RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value 类型算子：Operator(操作)
spark2读取oracle工具类,spark读取oracle数据调优
weixin_36071439的博客
04-03 449
使用spark自带的上下界限来分区的不均匀性导致传输慢(木桶效应):scala> a.split("\\n").map(x=>x.toInt)res25: Array[Int] = Array(123447, 154643, 30561, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 216305, 114099, 254177, 5186719, 46387, 1163...
Spark案例实战教程
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
02-17 7823
Spark案例实战 实战代码参考：GitHub - GoAlers/Bigdata_project: 电商大数据项目-推荐系统(java和scala语言) ​
Spark算子综合案例 - Scala篇
weixin_51439828的博客
04-22 1543
补充完代码后，点击测评，平台会对你编写的代码进行测试，当你的结果与预期输出一致时，即为通过。//2.切分压平、直接好友拼接加入集合、遍历、间接好友拼接、返回集合。//4判断每一行里如果为直接好友将其次数设为0，如果不是+1。//5过滤掉次数为0的剩下的就是间接好友及其次数。区域内进行代码补充，完成统计间接好友的数量的程序。else ("直接好友", 0)请仔细阅读右侧代码，根据方法内的提示，在。知识完成 " 好友推荐 " 的程序。数据说明（第二行为例）： 这个人叫。在间接好友关系中出现的次数为。
Spark算子综合案例 - JAVA篇
m0_51550513的博客
05-09 2466
【代码】Spark算子综合案例 - JAVA篇。
实验项目：Virtual Box/Linux/Hadoop/Spark环境配置实验报告
qq_45754768的博客
11-30 416
保证主机的快速运行，减少不必要的垃圾安装程序，偶尔使用的程序，或者测试用的程序在虚拟机上运行；实验结果：安装并配置Virtual Box/Linux/Hadoop/Spark成功，并熟悉使用VMware及VirtualBox的流程。熟悉环境配置的过程，学会自主安装配置Virtual Box/Linux/Hadoop/Spark。Hadoop正在启动，不能更改版本，关闭以后改了一下设置，就可以正常使用了。设置的是32位，但是下载的ubuntu是64位，所以改了一下设置里的版本。
Spark大数据平台应用实战
jiawoxuexiqq30294961的博客
12-10 1272
对于一个具有相当技术门槛与复杂度的平台，Spark从诞生到正式版本的成熟，经历的时间如此之短，让人惊诧。2009年，Spark诞生于伯克利大学AMPLab，于2010年正式开源，2013年成为了Apache基金项目，2014年成为Apache基金的较高级项目，整个过程不到五年时间。 2015年是Spark飞速发展的一年，Spark成为了现在大数据领域最火的开源软件，截止2015年，Spark的C...
spark练习案例_spark学习（RDD案例实战）
weixin_32323455的博客
01-14 636
练习0(并行化创建RDD)先启动spark-shell通过并行化生成rddscala> val rdd1 = sc.parallelize(List(63,45,89,23,144,777,888))rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :15查看该RDD的分区数量sc...
spark-project:Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台\Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（史上第一套高端大数据项目实战课程）
05-26
中华石杉 Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台\Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台（史上第一套高端大数据项目实战课程）
Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台
weixin_34216036的博客
04-11 2017
   本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中，使用Java、Spark等技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、页面跳转行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业...
Spark项目案例实战和分布式部署
weixin_52610848的博客
11-29 875
前面讲到Hbase的时候可以通过Java API的方式操作Hbase数据库，由于Java和Scala可以互相调用，本节使用Scala语言通过Spark平台来实现分布式操作Hbase数据库，并且打包部署到Spark集群上面。这样我们对Spark+Scala项目开发有一个完整的认识和实际工作场景的一个体会。 我们创建一个Spark的工程，然后创建一个HbaseJob的object类文件，项目的功能是从Hbase批量读取课程商品表数据然后存储到Hadoop的HDFS上的功能，如代码3.15所示： 【代码3.15】
转：spark项目实战-电商分析平台
09-20 521
spark 电商分析
大数据实验 实验六：Spark初级编程实践
ADEXOM的博客
11-28 3514
大数据实验 实验六：Spark初级编程实践
Spark项目实战，详细操作图文详解（基于Spark MLlib的鸢尾花聚类项目实战、基于Spark GraphX的航班飞行网图分析）
weixin_45440484的博客
05-08 4562
Spark项目实战，图文教程详解释，小白可上手 1）基于MLlib的鸢尾花聚类项目实战 2）基于GraphX的航班飞行网图分析
【大数据spark SQL项目实战】日志分析（五）：统计最受欢迎的TopN课程并写入mysql
06-07 446
1、统计最受欢迎的TopN课程 a : 使用DataFrame的方式进行统计 b : 使用SQL的方式进行统计 根据结果显示，两次统计的结果一致 2、新建数据库（bigdata），并创建表(day_video_access_topn_stat) create table day_video_access_topn_stat( day varchar(8) not null, cms_id bigint(10) not null, times bigint(10) not null, primary key
Spark技术与实战期末项目过程心得
2201_76037771的博客
11-12 249
Spark 的另一个主要用例是针对工程师的。在这里，我们把工程师定义为使用 Spark 开发 生产环境中的数据处理应用的软件开发者。这些开发者一般有基本的软件工程概念，比如 封装、接口设计以及面向对象的编程思想，他们通常有计算机专业的背景，并且能使用工 程技术来设计和搭建软件系统，以实现业务用例。
RDD初级编程
weixin_42206914的博客
06-10 210
需求描述 本次实验需要熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作，熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。并且能够在能够熟练掌握Linux的基本操作上，使用RDD编程，解决一系列的问题。本次实验的需求有pyspark交互式编程，编写独立应用来实现数据的去重操作，编写独立应用程序实现求平均值的问题。 环境介绍 使用的是oracle VM virtualBox，虚拟机的操作系统为Ubuntu16.04，Spark版本为2.4.0，Python版本为3.4.3，，虚拟机的内存为4G，hadoop为2.7.1，
头歌spark算子案例综合--scala版本
最新发布
12-27
### Scala 版本的 Spark 算子示例 #### Reduce 算子 Reduce 算子用于对数据集中的元素进行迭代地执行二元操作，并返回一个结果。下面是一个计算列表中所有整数之和的例子： ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object ReduceExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Reduce Example").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val data = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5)) val sum = data.reduce((x, y) => x + y) println(sum) sc.stop() } } ``` 这段代码创建了一个名为 `data` 的 RDD，其中包含了从 1 到 5 的整数序列。通过调用 `reduce` 方法并传入加法运算作为参数，实现了这些数值相加的操作[^1]。 #### Foreach 算子 Foreach 算子允许遍历 RDD 中每一个元素并对它们应用指定的动作，在这里展示如何打印出 RDD 内部所有的项： ```scala val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5)) rdd1.foreach(println) ``` 此段脚本会依次输出每一行的数据到控制台窗口上显示出来[^2]。 #### SortBy 和 Top 算子 对于键值对形式的数据集合来说，可以利用 sortBy 或者 sortByKey 来按照特定条件排序；而 top 函数则用来获取前 N 名记录。以下是基于字符串频率统计的一个例子： ```scala // 假设我们有一个单词计数字典类型的 RDD[(String, Int)] val wordCountsRdd = ... // 使用sortBy按value降序排列 wordCountsRdd.sortBy(_._2, ascending=false).take(3) // 或者使用top方法直接取得前三名 wordCountsRdd.top(3)(Ordering.by[(String, Int), Int](_._2)) ``` 上述代码片段展示了两种不同的方式来处理相同的需求——找出最常见的三个词及其出现次数。一种是先排序再取样(`sortBy`)，另一种则是直接选取最高频次条目(`top`)[^4]。
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