关于用System.out.println查看java spark RDD示例数据

最新推荐文章于 2024-10-18 12:00:00 发布
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本文介绍在使用Apache Spark处理数据时，如何有效查看RDD内容的方法。由于直接使用System.out.println()无法在日志中显示输出，文章推荐使用take()方法获取RDD的部分数据进行打印展示。

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

1、在RDD操作中用System.out.println()无法在日志中看到打印的东西

2、如果要打印RDD的结果可以取部分数据进行打印，例如：

JavaPairRDD<String, String> aa = ...;

List<Tuple2<String, String>> list = aa.take(100);
for(int i=0;i<list.size();i++){

System.out.println(list.get(i)+"\n");
}

3 | Java Spark 配置和 数据筛选
微信号：RunsenLiu
09-01 838
下面将演示如何使用 Apache Spark 的 Java API 来加载数据、筛选出偶数，并计算它们的总和。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，适用于大规模数据处理任务。
spark java 日志打印,Spark local模式自定义日志输出
weixin_42134168的博客
03-11 1410
Spark每个任务输出一次日志文件版本信息:spark-2.4.3hadoop-2.6.4前些天在解决spark local模式的日志输出问题，需要每次执行一次spark作业就把该次作业的日志输出到一个日志文件中，这里记录下，分享下实现过程以及踩的坑;先自定义一个FileAppender,如下:package com.demo.util;import org.apache.log4j.FileAp...
Scala中没有System.out.println只需要println或者print就好了
醉糊涂仙的博客
05-25 7473
Scala中没有System.out.println只需要println或者print就好了
Java 显示System.out.println在项目中的位置信息
weixin_44116706的博客
04-08 1229
使用集成开发环境（如Eclipse, JetBrains IDEA等）写代码时，常常会使用System.out.println()命令来调试输出结果，当在一个项目中经常使用它时，就会面临代码太多，寻找其代码位置麻烦的问题，因此在这对System.out.println命令进行一个改写，使新的print命令可以同时将其位置信息打印出来并可以快速定位 代码如下 public static void println(String str) { StackTraceElement[] stackTrace
spark中的println失效问题解决
微电子学与固体电子学-俞驰
01-05 2156
我们知道, spark中的println会被控制台忽略. 代码如下: import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ // for lit(), first(), etc. import org.apache.log4j.Logge...
Spark java程序入门（二）创建RDD与查看RDD内容
jlin的博客
10-16 6590
使用Spark需要RDD编程，而RDD编程的第一步就是构建RDD 有两种方法创建RDD （1）从文件系统中直接读入一个外部数据集， 一个简单的例子，比如  JavaRDD input = sc.textFile("文件路径"); //文件路径的写法根据所使用的不同的文件系统有所变化 （2）从驱动器程序里分发对象集合。            有不少情况下，并不需要程序的每一步都使用
Spark RDD常用算子操作详解
m0_68989328的博客
07-29 1146
RDD，全称为Resilient Distributed Dataset，是一种分布式的数据集，具有容错能力。它是Spark的核心数据抽象，允许我们以并行和分布式的方式处理数据。RDD支持两类操作：转化（Transformations）和行动（Actions）。
Spark等大数据处理框架的Java API
yuehua00的专栏
10-18 1806
Apache Spark 提供了丰富的 Java API，用于处理大规模数据集。Spark Core：提供了基础的分布式计算能力，包括任务调度、内存管理、容错恢复等。Spark SQL：用于处理结构化数据，支持 SQL 查询和 DataFrame API。：用于处理实时流数据。MLlib：用于机器学习算法的库。GraphX：用于图计算。通过使用这些 Java API，可以有效地管理和处理大规模数据集。这些组件相互配合，可以实现复杂的大数据处理任务。
使用Java和Spark进行大数据分析
省赚客开发者博客
07-26 939
在当今的大数据时代，快速和高效地处理和分析海量数据是许多企业的关键需求。本文将介绍如何使用Java和Spark进行大数据分析，涵盖Spark的基本概念、配置环境及典型的应用示例。本文详细介绍了如何使用Java和Spark进行大数据分析，包括数据读取、处理和结果输出的具体实现方法。通过使用Spark强大的分布式计算能力和Java的灵活性，可以高效地处理和分析海量数据，从而满足实际生产中的大数据分析需求。以下示例展示了如何使用Java和Spark进行基本的数据分析任务，包括数据读取、处理和结果输出。
public class MonthlyExam { public static void main(String[] args) { // 1.创建配置对象 SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("bigdata2201"); //conf.setMaster("local[*]"); // 2. 创建JavaSparkContext JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); //3. TODO 编写业务代码 //基于内存初始化一个包含数据的RDD List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); JavaRDD<Integer> rdd = jsc.parallelize(list); //使用map算子将每个数字乘以2 JavaRDD<Integer> mapRDD = rdd.map((num1) -> { return num1 * 2; }); //使用filter算子筛选出所有大于10的数字 JavaRDD<Integer> filterRDD = mapRDD.filter(num2 -> { return num2 > 10; }); //使用flatMap算子将结果展开为一个新的RDD JavaRDD<String> flatMapRDD = filterRDD.flatMap(num3 -> Collections.singletonList(String.valueOf(num3)).iterator() ); //打印map算子输出结果 mapRDD.collect().forEach(System.out::println); System.out.println("--------"); //打印filter算子输出结果 filterRDD.collect().forEach(System.out::println); System.out.println("--------"); //打印flatMap算子输出结果 flatMapRDD.collect().forEach(System.out::println); //4.关闭sc资源 jsc.stop(); } } 将上述代码修改最后flatmap输出的结果形式为[12,14,16,18,20]
最新发布
03-18
可能的解决方案是，在flatMap之后，使用一个聚合操作，比如collect_list，但Spark的RDD API中没有直接的collect_list函数，可能需要使用reduce或者结合groupBy来实现。或者，如果用户使用的是DataFrame或Dataset，...
不一样的map和reduce操作：
mtj66的博客，交流WX:SpringBreeze1104
08-08 750
来自需求：对数据进行map reduceByKey ，sortByKey操作，但是要进行运算的是hash值，但是还有其他的字段需要保留，以便进行后续的join等操作。这时候，可以考虑拼接的方法，在hash值后面用下划线等拼接id等其他的数据，但是记得顺序才行，然后这样的话 进行map，reduceByKey等算子操作的时候，仍能得到想要的结果，最后sortByKey等操作也没什么问题，只不过传送的
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一、初始化SparkContextSystem.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6");SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("sparktest1").setMaster("local[2]");JavaSp...
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02-17 1240
1.spark job 运行时 2.System.out.println() 日志输出位置 3.stderr log.error 输出日志位置
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sgs_sgs_sgs的博客
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要实现自定义分区器，需要继承org.apache.spark.Partitioner类，并实现下面三个方法。（1）numPartitions: Int:返回创建出来的分区数。（2）getPartition(key: Any): Int:返回给定键的分区编号（0到numPartitions-1）。（3）equals():Java 判断相等性的标准方法。这个方法的实现非常重要，Spark需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同，这样Spark才可以判断两个RDD的分区方式是否相同。
Spark学习之数据读取与保存总结(一)
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spark中用println输出一些控制信息
微电子学与固体电子学-俞驰
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以java版的wordcount代码为例，看不同阶段的用户日志会以什么形式输出 public final class JavaWordCount {   private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");   public static void main(String[] args) throws Exc
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