甘肃购物网站建设,西安网站建设制作专业公司,教育网站建设的意义,网站优化要怎么做才会做到最佳文章目录 扁平映射算子案例任务1、统计不规则二维列表元素个数方法一、利用Scala来实现方法二、利用Spark RDD来实现 按键归约算子案例任务1、在Spark Shell里计算学生总分任务2、在IDEA里计算学生总分第一种方式#xff1a;读取二元组成绩列表第二种方式#xff1a;读取四元… 文章目录 扁平映射算子案例任务1、统计不规则二维列表元素个数方法一、利用Scala来实现方法二、利用Spark RDD来实现 按键归约算子案例任务1、在Spark Shell里计算学生总分任务2、在IDEA里计算学生总分第一种方式读取二元组成绩列表第二种方式读取四元组成绩列表第三种情况读取HDFS上的成绩文件 扁平映射算子案例
任务1、统计不规则二维列表元素个数
方法一、利用Scala来实现
在net.xxr.rdd.day01包里创建Example02单例对象
package net.xxr.rdd.day01import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/*** 功能利用Scala统计不规则二维列表元素个数*/
object Example02 {def main(args: Array[String]): Unit {// 创建不规则二维列表val mat List(List(7, 8, 1, 5),List(10, 4, 9),List(7, 2, 8, 1, 4),List(21, 4, 7, -4))// 输出二维列表println(mat)// 将二维列表扁平化为一维列表val arr mat.flatten// 输出一维列表println(arr)// 输出元素个数println(元素个数 arr.size)}
} 方法二、利用Spark RDD来实现
在net.xxr.rdd.day01包里创建Example03单例对象
package net.xxr.rdd.day01import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/*** 功能利用RDD统计不规则二维列表元素个数*/
object Example03 {def main(args: Array[String]): Unit {// 创建Spark配置对象val conf new SparkConf().setAppName(PrintDiamond) // 设置应用名称.setMaster(local[*]) // 设置主节点位置本地调试// 基于Spark配置对象创建Spark容器val sc new SparkContext(conf)// 创建不规则二维列表val mat List(List(7, 8, 1, 5),List(10, 4, 9),List(7, 2, 8, 1, 4),List(21, 4, 7, -4))// 基于二维列表创建rdd1val rdd1 sc.makeRDD(mat)// 输出rdd1rdd1.collect.foreach(x print(x ))println()// 进行扁平化映射val rdd2 rdd1.flatMap(x x.toString.substring(5, x.toString.length - 1).split(, ))// 输出rdd2rdd2.collect.foreach(x print(x ))println()// 输出元素个数println(元素个数 rdd2.count)}
} 扁平化映射可以简化
按键归约算子案例
任务1、在Spark Shell里计算学生总分
创建成绩列表scores基于成绩列表创建rdd1对rdd1按键归约得到rdd2然后查看rdd2内容 val scores List((“张钦林”, 78), (“张钦林”, 90), (“张钦林”, 76), (“陈燕文”, 95), (“陈燕文”, 88), (“陈燕文”, 98), (“卢志刚”, 78), (“卢志刚”, 80), (“卢志刚”, 60)) val rdd1 sc.makeRDD(scores) val rdd2 rdd1.reduceByKey((agg, cur) agg cur) rdd2.collect.foreach(println) 可以采用神奇的占位符
任务2、在IDEA里计算学生总分
第一种方式读取二元组成绩列表
在net.xxr.rdd.day02包里创建CalculateScoreSum01单例对象
package net.xxr.rdd.day02import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/*** 功能计算总分*/
object CalculateScoreSum01 {def main(args: Array[String]): Unit {// 创建Spark配置对象val conf new SparkConf().setAppName(PrintDiamond) // 设置应用名称.setMaster(local[*]) // 设置主节点位置本地调试// 基于Spark配置对象创建Spark容器val sc new SparkContext(conf)val scores List((张钦林, 78), (张钦林, 90), (张钦林, 76),(陈燕文, 95), (陈燕文, 88), (陈燕文, 98),(卢志刚, 78), (卢志刚, 80), (卢志刚, 60))// 基于二元组成绩列表创建RDDval rdd1 sc.makeRDD(scores)// 对成绩RDD进行按键归约处理val rdd2 rdd1.reduceByKey(_ _)// 输出归约处理结果rdd2.collect.foreach(println)}
} 第二种方式读取四元组成绩列表
在net.xxr.rdd.day02包里创建CalculateScoreSum02单例对象
package net.xxr.rdd.day02import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import scala.collection.mutable.ListBuffer/*** 功能计算总分*/
object CalculateScoreSum02 {def main(args: Array[String]): Unit {// 创建Spark配置对象val conf new SparkConf().setAppName(PrintDiamond) // 设置应用名称.setMaster(local[*]) // 设置主节点位置本地调试// 基于Spark配置对象创建Spark容器val sc new SparkContext(conf)// 创建四元组成绩列表val scores List((张钦林, 78, 90, 76),(陈燕文, 95, 88, 98),(卢志刚, 78, 80, 60))// 将四元组成绩列表转化成二元组成绩列表val newScores new ListBuffer[(String, Int)]()// 通过遍历算子遍历四元组成绩列表scores.foreach(score {newScores.append(Tuple2(score._1, score._2))newScores.append(Tuple2(score._1, score._3))newScores.append(Tuple2(score._1, score._4))})// 基于二元组成绩列表创建RDDval rdd1 sc.makeRDD(newScores)// 对成绩RDD进行按键归约处理val rdd2 rdd1.reduceByKey(_ _)// 输出归约处理结果rdd2.collect.foreach(println)}
} 第三种情况读取HDFS上的成绩文件
将成绩文件上传到HDFS的/input目录 hdfs dfs -mkdir /input hdfs dfs -put scores.txt /input hdfs dfs -cat /input/scores.txt 在net.xxr.rdd.day02包里创建CalculateScoreSum03单例对象
package net.xxr.rdd.day02import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import scala.collection.mutable.ListBuffer/*** 功能计算总分*/
object CalculateScoreSum03 {def main(args: Array[String]): Unit {// 创建Spark配置对象val conf new SparkConf().setAppName(CalculateScoreSum).setMaster(local[*])// 基于配置创建Spark上下文val sc new SparkContext(conf)// 读取成绩文件生成RDDval lines sc.textFile(hdfs://master:9000/input/scores.txt)// 定义二元组成绩列表val scores new ListBuffer[(String, Int)]()// 遍历lines填充二元组成绩列表lines.collect.foreach(line {val fields line.split( )scores Tuple2(fields(0), fields(1).toInt)scores Tuple2(fields(0), fields(2).toInt)scores Tuple2(fields(0), fields(3).toInt)})// 基于二元组成绩列表创建RDDval rdd1 sc.makeRDD(scores)// 对成绩RDD进行按键归约处理val rdd2 rdd1.reduceByKey((x, y) x y)// 输出归约处理结果rdd2.collect.foreach(println)}
} 在Spark Shell里完成同样的任务
import scala.collection.mutable.ListBuffer
val lines sc.textFile(hdfs://master:9000/input/scores.txt)
val scores new ListBuffer[(String, Int)]()
lines.collect.foreach(line {
val fields line.split( )
scores.append(Tuple2(fields(0), fields(1).toInt))
scores.append(Tuple2(fields(0), fields(2).toInt))
scores.append(Tuple2(fields(0), fields(3).toInt))
})
val rdd1 sc.makeRDD(scores)
val rdd2 rdd1.reduceByKey(_ _)
rdd2.collect.foreach(println) 修改程序将计算结果写入HDFS文件
