c语言spark函数 spark 编程语言

Learning Spark [6] - Spark SQL高级函数

collect常用的有两个函数：collect_list(不去重)和collect_set(去重)

collect_list

collect_set

explode的定义是将数组的每个数据展开，如下c语言spark函数我们就可以将上面的dataframe还原为最初的样式。

posexplode可以在拆分列的同时，增加一列序号

但是如果表内有如下两个一一对应的数组，我们该如何拆分呢？

按照直觉，我们尝试分别explode()

解决这个问题，我们需要使用 LATERAL VIEW

lateral view可以理解为创建c语言spark函数了一个表，然后JOIN到了查询的表上，这样就避免了两个生成器的问题

split则是将一个字符串根据分隔符，变化为一个数组

transform会引用一个函数在数组的每个元素上，返回一个数列

filter为通过条件删选，返回一个数列

exists为判断是否包含该元素，返回一个布尔值

reduce为通过两个函数，将数组聚合为一个值，然后对该值进行运算

Reference

Learning Spark 2nd - Lightning Fast Big Data Analysis by Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das, and Denny Lee

相关问答

Q1: 怎样给Spark传递函数

Sparkc语言spark函数的算子很大程度上是上通过向集群上的驱动程序传递函数来实现的c语言spark函数，编写Spark应用的关键就是使用算子（或者称为转换）c语言spark函数，给Spark传递函数来实现。常用的向Spark传递函数的方式有两种（来自于Spark官方文档，Spark编程指南）c语言spark函数：

第一种：匿名函数，处理的代码比较少的时候，可以采用匿名函数，直接写在算子里面：

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myrdd.map(x = x+ 1)

第二种：全局单例对象中的静态方法：先定义object对象MyFunctions，以及静态方法：funcOne,然后传递MyFunctions.funcOne给RDD算子。

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object MyFunctions {

def funcOne(s: String): String = { ... }

}

myRdd.map(MyFunctions.funcOne)

在业务员开发中，需要把RDD的引用传递给某一个类的实例的某个方法，传递给RDD的函数，为类实例的实例方法：

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class MyClass {

def funcOne(s: String): String = { ... }

def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(funcOne }

}

在这个例子中，我们定义了一个类MyClass，类的实例方法doStuff中传入了一个RDD，RDD

算子中调用了类的另外一个实例方法funcOne,在我么New 一个MyClass

的实例并调用doStuff的方法的时候，需要讲整个实例对象发给集群，所以类MyClass必须可以序列化，需要extends

Serializable。

相似的，访问方法外部的对象变量也会引用整个对象，需要把整个对象发送到集群：

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class MyClass {

val field = "Hello"

def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(x = field

+ x) span style="font-size:9pt;line-height:1.5;"}/span

?

1

}

为了避免整个对象都发送给集群，可以定义一个局部变量来保存外部对象field的引用，这种情况尤其在一些大对象里，可以避免整个对象发送到集群，提高效率。

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def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {

val field_ = this.field

rdd.map(x = field_ + x)

}

Spark应用最终是要在集群中运行的，许多问题在单一的本地环境中无法暴露出来，有时候经常会遇到本地运行结果和集群运行结果不一致的问题，这就要求开

发的时候多使用函数式编程风格，尽量使的写的函数都为纯函数。纯函数的好处是：无状态,线程安全,不需要线程同步，应用程序或者运行环境

(Runtime)可以对纯函数的运算结果进行缓存,运算加快速度。

那么什么是纯函数了？

纯函数（Pure Function）是这样一种函数——输入输出数据流全是显式（Explicit）的。显式（Explicit）

的意思是，函数与外界交换数据只有一个唯一渠道——参数和返回值；函数从函数外部接受的所有输入信息都通过参数传递到该函数内部；函数输出到函数外部的所

有信息都通过返回值传递到该函数外部。如果一个函数通过隐式（Implicit）方式，从外界获取数据，或者向外部输出数据，那么，该函数就不是纯函数，

叫作非纯函数（Impure Function）。隐式（Implicit）的意思是，函数通过参数和返回值以外的渠道，和外界进行数据交换。比如，读取全局变量，修改全局变量，都叫作以隐式的方式和外界进行数据交换；比如，利用I/O API（输入输出系统函数库）读取配置文件，或者输出到文件，打印到屏幕，都叫做隐式的方式和外界进行数据交换。

在计算过程中涉及到对象的交互时，尽量选用无状态的对象，比如对于一个bean，成员变量都为val的，在需要数据交互的地方new 一个新的。

关于（commutative and associative）交换律和结合律。在传递给reudce,reduceByKey,以及其c语言spark函数他的一些merge，聚合的操作中的函数必须要满足交换律和结合律，交换律和结合律就是我们数学上学过的：

a + b = b + a，a + b + c = a + (b + c)

定义的函数func(a,b)和f(b,a)应该得到相同的结果，f(f(a,b),c)和f(a,f(b,c))应该得到相同的结果。

最后说一下广播变量和累加器的使用。在程序中不要定义一个全局的变量，如果需要在多个节点共享一个数据，可以采用广播变量的方法。如果需要一些全局的聚合计算，可以使用累加器。

Q2: 前端开发怎么调用spark的接口 主要是用js开发的

需要说明c语言spark函数的是c语言spark函数，C语言规定对scanf和printf这两个函数可以省去对其头文件的包含命令。所以在本例中也可以删去第二行的包含命令#includestdio.h。

同样c语言spark函数，在例1.1中使用c语言spark函数了printf函数，也省略了包含命令。

在例题中的主函数体中又分为两部分，一部分为说明部分，另一部为分执行部分。说明是指变量的类型说明。例题1.1中未使用任何变量，因此无说明部分。C语言规定，源程序中所有用到的变量都必须先说明，后使用，否则将会出错。这一点是编译型高级程序设计语言的一个特点，与解释型的BASIC语言是不同的。说明部分是C源程序结构中很重要的组成部分。本例中使用了两个变量x，s，用来表示输入的自变量和sin函数值。由于sin函数要求这两个量必须是双精度浮点型，故用类型说明符double来说明这两个变量。说明部分后的四行为执行部分或称为执行语句部分，用以完成程序的功能。执行部分的第一行是输出语句，调用printf函数在显示器上输出提示字符串，请操作人员输入自变量x的值。第二行为输入语句，调用scanf函数，接受键盘上输入的数并存入变量x中。第三行是调用sin函数并把函数值送到变量s中。第四行是用printf 函数输出变量s的值，即x的正弦值。程序结束。

运行本程序时，首先在显示器屏幕上给出提示串input number，这是由执行部分的第一行完成的。用户在提示下从键盘上键入某一数，如5，按下回车键，接着在屏幕上给出计算结果。

Q3: spark map函数 =>是什么意思

val tf = sc.textFile("test.txt")

//操作1

var mapResult=tf.map(line=line.split("\\s+"))

-- Array[Array[String]] = Array(Array(this,is,1st,line),Array(we,have,2nd,line,too))

//操作2

var mapResult=tf.flatMap(line=line.split("\\s+"))

-- Array[String] = Array(this,is,1st,line,we,have,2nd,line,too)

总结：

- Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象；

- 而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”：

操作1：同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象

操作2：最后将所有对象合并为一个对象

Q4: Spark中parallelize函数和makeRDD函数的区别

Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD：

1）parallelize的声明：

def parallelize[T: ClassTag](

seq: Seq[T],

numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T]

2）makeRDD的声明：

def makeRDD[T: ClassTag](

seq: Seq[T],

numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T]

def makeRDD[T: ClassTag](seq: Seq[(T, Seq[String])]): RDD[T]

3）区别：

A）makeRDD函数比parallelize函数多提供了数据的位置信息。

B）两者的返回值都是ParallelCollectionRDD，但parallelize函数可以自己指定分区的数量，而makeRDD函数固定为seq参数的size大小。

Q5: spark中定义函数的关键字是

spark中定义函数的关键字是case关键字，很有用，很强大，case语法与java中的switch语法类似，但比switch更强大。类似于hive当中的自定义函数，spark同样可以使用自定义函数来实现新的功能，spark中的自定义函数有3类。

c语言spark函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于spark 编程语言、c语言spark函数的信息别忘了在本站进行查找喔。