getorelse算子spark
时间: 2023-11-13 20:04:02 浏览: 29
GetOrElse算子是Spark编程中经常使用的算子之一。它用于获取数据集中指定键对应的值,如果键不存在,则返回指定的默认值。具体使用方式如下:
```
val dataset = Seq(("key1", "value1"), ("key2", "value2")).toDF("key", "value")
val result = dataset.selectExpr("getOrDefault(key, 'default') as value")
```
在上述代码中,getOrDefault算子用于获取数据集中key列对应的值,如果key列不存在,则返回默认值"default"。最终结果存储在value列中。
相关问题
spark算子flatMap
Spark中的flatMap算子是一种数据转换算子,它可以将一个RDD中的每个元素转换为多个新元素,并将所有新元素合并到一个新的RDD中。在flatMap操作中,输入的RDD中的每个元素都会被传递到一个函数中,这个函数将返回一个序列(可以是空序列),这些序列中的所有元素都将被合并到一个新的RDD中。
下面是一个简单的例子,假设有一个存储了一组字符串的RDD,我们可以使用flatMap将每个字符串拆分为单词,并将所有单词合并到一个新的RDD中。
```python
lines = sc.parallelize(["hello world", "hi there"])
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
```
在上述代码中,我们使用flatMap函数将输入的RDD(lines)中的每个元素(字符串)拆分成多个单词,并将所有单词合并到一个新的RDD(words)中。
sparkrdd算子
Spark RDD(弹性分布式数据集)是Spark中最基本的数据抽象,它代表了一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。RDD提供了一系列的算子(操作符)来进行数据的转换和计算。下面是一些常用的Spark RDD算子介绍:
1. 转换算子:
- map(func):对RDD中的每个元素应用给定的函数,返回一个新的RDD。
- filter(func):对RDD中的每个元素应用给定的函数,返回满足条件的元素组成的新的RDD。
- flatMap(func):对RDD中的每个元素应用给定的函数,返回一个新的RDD,其中每个元素可以生成多个输出。
- union(otherRDD):返回一个包含两个RDD中所有元素的新RDD。
- distinct():返回一个去重后的新RDD。
2. 行动算子:
- count():返回RDD中元素的个数。
- collect():将RDD中的所有元素以数组的形式返回到驱动程序中。
- reduce(func):使用给定的函数逐个聚合RDD中的元素。
- first():返回RDD中的第一个元素。
- take(n):返回RDD中的前n个元素。
3. 键值对算子:
- reduceByKey(func):对具有相同键的元素进行聚合。
- sortByKey():按键对RDD进行排序。
- join(otherRDD):对两个RDD进行内连接。
- groupByKey():按键对RDD中的元素进行分组。
- mapValues(func):对RDD中的每个值应用给定的函数。