def addone(x:int):int =
//map運算：對rdd中每乙個元素做乙個轉換操作，生成乙個新的rdd
println("使用具體的函式完成map運算："+intrdd.map(addone).collect().mkstring(","))
println("使用匿名函式完成map運算："+intrdd.map(x=>x+1).collect().mkstring(","))
println("使用匿名函式和匿名引數完成map運算："+intrdd.map(_+1).collect().mkstring(","))
println("使用匿名函式完成map運算："+stringrdd.map(x=>"fruit"+x).collect().mkstring(","))
//filter運算：對rdd中每乙個元素進行篩選，生成乙個新的rdd
println("使用匿名函式篩選intrdd中小於5的元素："+intrdd.filter(x=>x < 5).collect().mkstring(","))
println("使用匿名函式和匿名引數篩選intrdd中小於5的元素："+intrdd.filter(_ < 5).collect().mkstring(","))
println("使用匿名函式篩選stringrdd中包含ra的元素："+stringrdd.filter(x=>x.contains('ra)).collect().mkstring(","))
//distinct運算：對rdd中元素進行去重
println("對intrdd元素進行去重"+intrdd.distinct().collect().mkstring(","))
println("對stringrdd元素進行去重"+stringrdd.distinct().collect().mkstring(","))
//randomsplit運算，按照指定的比例將rdd進行劃分
val srdd = intrdd.randomsplit(array(0.4,0.6))
println("分割後第乙個rdd為："+srdd(0).collect().mkstring(","))
println("分割後第二個rdd為："+srdd(1).collect().mkstring(","))
//groupby運算：可以按照傳入的匿名函式規則，將資料分為多個array,返回array[(string,iterable[int])]
val grdd = intrdd.groupby(x => ).collect()
println("偶數陣列為："+grdd(0))
println("奇數陣列為："+grdd(1))
scala的RDD語法（隨記嘿嘿）
rdd語法 踩坑日記 map k,v1,v2,v3 最多不能超過兩個數 mapvalues v flatmap filter k,v 條件 後面不能用distinct，應該在前面的map之後用distinct repartition n 重新指定分割槽數 rdd1.union rdd2 全部求並集 ...
基於RDD建立DataFrame
spark sql支援兩種不同的方法用於轉換已存在的rdd成為dataset。第一種方法是使用反射去推斷乙個包含指定的物件型別的rdd的schema。在你的spark應用程式中當你已知schema時這個基於方法的反射可以讓你的 更簡潔。不過這種方法要求你在寫程式時已經知道rdd物件的結構資訊，因為需...
大資料從入門到實戰 RDD的建立 Scala
二 實踐詳解 叮嘟！這裡是小啊嗚的學習課程資料整理。好記性不如爛筆頭，今天也是努力進步的一天。一起加油高階吧！spark提供了兩種建立rdd的方式 1 由乙個已經存在的scala集合進行建立。2 由外部儲存系統的資料集建立，包括本地的檔案系統，還有所有hadoop支援的資料集，比如hdfs cass...