spark系统过滤代码实现
时间: 2024-03-22 19:35:11 浏览: 13
Spark系统中的过滤操作可以通过使用RD或DataFrame的filter函数来实现。下面是两种实现方式的介绍:
1. 使用RDD的函数:
RDD(弹性分布式数据集)是Spark中最基本的数据结构之一。可以使用RDD的filter函数来过滤数据。filter函数接受一个函数作为参数,该函数用于判断每个元素是否满足过滤条件,并返回一个新的RDD,其中包含满足条件的元素。
示例代码如下:
```
val rdd = sparkContext.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val filteredRDD = rdd.filter(x => x 2 == 0)
filteredRDD.collectforeach(println)
```
上述代码中,首先创建了一个RDD,然后使用filter函数过滤出偶数,并将结果打印出来。
2 使用DataFrame的filter函数:
DataFrame是Spark中更高级的数据结构,可以使用DataFrame的filter函数来过数据。filter函数接受一个表达式作为参数,该表达式用于判断每行数据是否满足过滤条件,并返回一个新的DataFrame,其中包含满足条件的行。
示例代码如下:
```
val df = sparkSession.read.json("path/to/json/file")
val filteredDF = df.filter("age > 18")
filteredDF.show()
```
上述代码中,首先读取一个JSON文件创建了DataFrame,然后使用filter函数过滤出年龄大于18的行,并将结果展示出来。