spark过滤掉空行

在Spark中过滤掉空行可以使用`filter`函数和空行判断条件。下面是一个简单的例子：

# 创建SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("filter_empty_lines").getOrCreate()

# 读取文件
lines = spark.read.text("file.txt")

# 过滤掉空行
non_empty_lines = lines.filter(lines.value != "")

# 输出结果
non_empty_lines.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个名为`filter_empty_lines`的Spark应用程序，并使用SparkSession来初始化它。然后，我们使用`read.text`函数从`file.txt`文件中读取所有的行，并将它们存储在一个DataFrame中。接着，我们使用`filter`函数过滤掉所有的空行，并将结果存储在另一个DataFrame中。最后，我们使用`show`函数输出非空行的结果。

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JavaRDD<LabeledPoint> parsedData = data.filter( //过滤一下，不读取空行 new Function<String, Boolean>(){ public Boolean call(String line){ if(line.length() > 0) return true; return false; } } ).map(//用map对每一行数据操作一下 new Function<String, LabeledPoint>() { public LabeledPoint call(String line) { return new LabeledPoint(Double.parseDouble(line.split(",")[0]), Vectors.dense(1, 3)); } } ); parsedData.cache(); //迭代次数 int numIterations = 50;

这段代码是使用 Spark 的 Java API 对数据进行处理，具体如下：

首先，定义一个 JavaRDD 对象 parsedData，该对象是对 data 进行过滤和转换后得到的结果。使用 filter 函数对 data 进行过滤，去掉长度为 0 的空行，使用 map 函数对每一行数据进行转换。在 map 函数中，使用 split 函数将每一行数据按逗号分隔，得到一个字符串数组。然后，使用 Double.parseDouble 函数将字符串数组的第一个元素转换为 double 类型，并使用 Vectors.dense 函数构造一个二维向量，向量的第一个元素为 1，第二个元素为 3。最后，将转换后的结果封装为一个 LabeledPoint 对象。

接着，使用 cache 函数将 parsedData 对象缓存，提高后续操作的效率。

最后，定义一个整数变量 numIterations，表示迭代次数为 50。