spark=sc.text file中sc什么意思

时间: 2024-05-25 13:14:13 浏览: 112
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hadoop&spark安装教程.pdf

在Spark中，`sc`是`SparkContext`的缩写，是连接Spark集群的主入口点。它是RDD和DataFrame等数据结构的创建和操作的核心对象。在使用`sc.textFile()`方法时，`sc`表示`SparkContext`对象，用于从外部文件系统（如HDFS、本地文件系统等）中读取文本文件并创建一个RDD。
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val textFile = sc.textFile("/tmp/test.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) #### 四、总结 本文详细介绍了如何在 Ubuntu 系统上配置 Hadoop 和 Apache Spark 环境。首先需要确保...
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JAVA spark创建DataFrame的方法

JavaRDD<Row> rdd = sc.textFile(fileData) .map(v -> { String[] parts = v.split("\t"); return RowFactory.create(parts[0], Long.parseLong(parts[1])); }); RowFactory.create()用于创建一个Row...

package com.tipdm.scalaDemo import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[2]").appName("wordcount").getOrCreate() val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val file1 = sc.textFile("/opt/data/file1.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file2 = sc.textFile("/opt/data/file2.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file3 = sc.textFile("/opt/data/file3.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val two = file1.join(file2) val three = file3.join(two) var idx = 0 import org.apache.spark.HashPartitioner val res = three.filter(_.trim().length > 0).map(num => (num.trim.toInt, "")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).sortByKey().map(t => { idx += 1 (idx, t._1) }).collect.foreach(x => println(x._1 + "%t" + x._2)) } }报错原因

1. 确保文件路径正确，可以使用绝对路径或者相对路径，例如"/opt/data/file1.txt"或者"./data/file1.txt"。 2. 确保文件格式正确，例如你使用了x.split("%t")分割文件内容，应该确保文件中每行的分割符确实是...

给出以下代码注释：rom pyspark import SparkContext sc = SparkContext ( local ',' remdup ') lines1= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/A")lines2= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/B") lines =lines1.union(lines2) distinct _ lines = lines . distinct ) res = distinct _ lines . sortBy ( lambda x : x ) res . repartition (1). saveAsTextFile ("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/result")

lines1 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/A") lines2 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/B") # 将两个RDD合并成一个RDD，使用union函数 lines = lines1.union(lines2) #...

给出以下代码注释：from pyspark import SparkContext sc = SparkContext (' local ',' avgscore ') lines1= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Algorithm.txt")lines2= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Database.txt")lines3= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Python.txt") lines =lines1.union(lines2). union (lines3) data = lines . map ( lambda x : x . split ("")). map ( lambda x :( x [0],( int ( x [1]),1))) res = data . reduceByKey ( lambda x , y :( x [ O ]+ y [ O ], x [1]+ y [1])) result = res . map ( lambda x :( x [ O ], round ( x [1][ O ]/ x [1][1],2))) result . repartition (1). saveAsTextFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/result")

这段代码使用 PySpark 来计算三个文件中的每个单词的平均分数，并将结果保存到一个文本文件中。具体注释如下： 1. 导入 PySpark 中的 SparkContext 模块 2. 创建一个名为 "avgscore" 的 SparkContext，使用本地模式...

val lines = sc.textFile("file:///opt/module/spark-3.2.1-bin-hadoop2.7/a.txt") 为什么没有发现sc

3. 文件路径错误：在使用textFile()函数读取文件时，需要确保文件路径正确。如果文件路径错误，那么就无法读取文件中的内容。 综上所述，需要检查代码中的SparkContext对象是否正确创建，并确保文件路径正确。如果...

object Data_aggregation { def main(args: Array[String]): Unit = { //这里更换其它类型的蔬菜数据 val inputFile = "datas/ziganlan.csv"; val conf = new SparkConf().setAppName("demo1").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val sqc = new SQLContext(sc) // 创建spark session val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() val textFile = sc.textFile(inputFile) val FileRDD = textFile.map( line => { val year = line.split(",")(4).split("-")(0) val month = line.split(",")(4).split("-")(1) val times = year+"-"+month val name = line.split(",")(0) val lowprice = line.split(",")(1).toDouble val minprice = line.split(",")(2).toDouble val topprice = line.split(",")(3).toDouble (name,lowprice,minprice,topprice,times) } ) FileRDD.foreach(println)

接着，使用textFile()方法读取输入文件中的每一行数据，并使用map()方法对每一行数据进行操作，将其转化为一个元组。其中，元组包含了蔬菜名称、最低价、平均价、最高价和时间信息。通过对每一行数据的处理，可以将...

lines = sc.textFile("D:\\PycharmProjects\\data\\*.txt")代码分析

在这段代码中，我们使用了它的textFile()方法。 2. textFile()方法的参数是一个字符串，表示要读取的文件路径。在这里，我们传入的是一个包含通配符*的字符串，表示要读取指定目录下所有以.txt结尾的文件。...

>>> textFile=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt") >>> linecount=textFile.count() >>> print(linecount)怎么解决

textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt") # 计算行数 linecount = textFile.count() # 打印行数 print(linecount) 如果你直接在IPython Notebook或Jupyter里运行，确保已经在...

def CreateSparkContext(): sparkConf = SparkConf() \ .setAppName("Recommend") \ .set("spark.ui.showConsoleProgress", "false") sc = SparkContext(conf=sparkConf) SetPath(sc) print("master=" + sc.master) return sc def PrepareData(sc): itemRDD = sc.textFile(Path + "data/u.item") movieTitle = itemRDD.map(lambda line: line.split("|")) \ .map(lambda a: (int(a[0]), a[1])) \ .collectAsMap() return movieTitle

这段代码主要实现了两个函数，分别是CreateSparkContext()和PrepareData(sc)。CreateSparkContext()函数创建了一个SparkContext对象，并设置了一些参数，比如应用程序名、是否显示进度条等等。函数还调用了SetPath...

scala>val distFile = sc.textFile(/Users/ghghgh666/downloads/sparkdata/data/student.txt")

其中，textFile 方法用于读取文本文件并将其转化为一个包含每行文本字符串的 RDD，RDD 中的每个元素都代表输入文件中的一行文本。在 Spark 集群中，文本文件会被自动拆分成多个分区，每个分区在集群中的不同节点...

解释以下代码import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object ks { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val inputRDD = sc.textFile("D:\\shan.txt") val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" ")) val wordCountRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) wordCountRDD.foreach(println) sc.stop() } }

val inputRDD = sc.textFile("D:\\shan.txt") 7. 使用 flatMap() 方法将每行文本拆分成单词，并创建一个名为 "wordsRDD" 的 RDD。 val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" ")) 8. 使用...

>>>lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt") >>>res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:x[0]) //获取每行数据的第1列 >>>distinct_res = res.distinct() //去重操作 >>>distinct_res.count()//取元素总个数

这段代码是使用 Spark 对一个本地文件进行操作，首先使用 textFile 方法将文件读入一个 RDD 中，然后使用 map 方法对 RDD 中的每一行进行处理，将其按照逗号进行分割，并且只保留分割后的第一列数据。...

解释这段代码：scala> val lines = sc.textFile("/usr/local/spark/mycode/exercise/bloginfo.txt") scala> val totalFansNum = lines.map(line => line.split("\t")(1)).map(id => (id, 1)).reduceByKey(_ + _) scala> totalFansNum.collect()

首先，使用sc.textFile()方法读取一个文本文件/usr/local/spark/mycode/exercise/bloginfo.txt中的内容，并将每一行作为RDD中的一个元素，存储到lines变量中。 接着，使用map()方法对每个元素进行处理，将...

# 在Spark-shell中 读取上传到HDFS上的数据 val input = sc.textFile("/Tipdm/Spark/Data/online_retail.txt") # 去除csv数据文件的第一行 val cutinput = input.mapPartitionsWithIndex((ix, it) => { if (ix == 0) it.drop(1) it }) cutinput.collect val re = cutinput.map(line => {val data = line.split(",");(data(0), data(1).toDouble)}).reduceByKey(_+_) val re_sort = re.filter(x=> !(x._1=="")).sortBy(x=>x._2,false) re_sort.take(50)

具体来说，代码中首先使用sc.textFile()函数读取HDFS上的数据文件，然后使用mapPartitionsWithIndex()函数去除csv数据文件的第一行。接下来，使用map()函数将数据文件中的每一行转换成键值对的形式，其中键为数据...

package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName","money") nameMoneyDF.show()加入处理缺失值

如果你需要在你的数据中处理缺失值，可以使用 Spark SQL 中的 na 方法来处理 null 或 NaN 值。下面是一些处理缺失值的示例代码： 1. 过滤掉包含缺失值的行或列 scala val filteredDF = df.na.drop() // ...

import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext class Sale { } object Sale { case class Sale(cardId:String,productId:Int,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile(args(0)) // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity") nameMoneyDF.show(5) val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productId").sum("quantity") totalSales.show(5) // calculate total sales quantity and revenue } }帮我统计购买最多的前五个客户

val customerData = sc.textFile("path/to/customer/data") // parse customer data val customerRDD: RDD[Customer] = customerData.map(line => line.split(" ")).map(arr => Customer(arr(0), arr(1))) // load ...
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