rdd.flatMap()

时间: 2023-11-08 20:52:26 浏览: 103
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spark-rdd-APi

flatMap函数是一种对RDD中的每个元素进行映射操作之后再展开的函数。它首先对每个元素进行映射操作，然后将映射结果展开为一个新的集合，并将所有集合合并为一个平铺的结果。 在给定的例子中，rdd1是一个包含1、2、3和3的RDD。调用flatMap函数后，对于每个元素x，我们将其映射为x到3之间的所有整数，并将这些整数展开为一个新的集合。 所以，调用rdd1.flatMap(x=>x.to(3)).collect将返回一个包含2、3、4和4的数组。
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rdd.flatmap(list).first()是什么意思

这里的rdd是一个RDD对象，flatMap是RDD的一个方法，list是一个Python中的列表。这个方法将rdd中的每个元素应用于list函数，将list函数的结果展开成一个新的RDD。而first()是RDD的另一个方法，用来获取RDD中的第一个...

解释如下代码的含义：rdd = spark.sparkContext.parallelize(url_list) result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: requests.get(url, params=params).json()['data'])

2. result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: requests.get(url, params=params).json()['data'])：使用flatMap函数对RDD中的每个元素（即URL）应用一个函数，该函数使用requests.get发送HTTP请求获取数据，并...

Traceback (most recent call last): File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 151, in <module> save(base + m[k]["path"], json.dumps(f())) File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 29, in countByGenres res = countByJson("genres").collect() File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 23, in countByJson return mdf.select(field).filter(mdf[field] != ' ').rdd.flatMap(lambda g: [(v, 1) for v in map(lambda x: x['name'], json.loads(g[field]))]).repartition(1).reduceByKey(lambda x, y: x + y) File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 1625, in reduceByKey File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 1853, in combineByKey File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 2263, in _defaultReducePartitions File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 391, in getNumPartitions File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 79, in deco pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Invalid start or len parameter'

这是一个 Python 错误，看起来是在对一个 RDD 进行 reduceByKey 操作时出现了问题。具体的错误信息是 'Invalid start or len parameter'，可能是由于某个参数传递错误导致的。需要检查代码中对该 RDD 的操作是否正确...

org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last): File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/venv/lib/python3.10/site-packages/pyspark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 830, in main process() File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/venv/lib/python3.10/site-packages/pyspark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 820, in process out_iter = func(split_index, iterator) File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/venv/lib/python3.10/site-packages/pyspark/rdd.py", line 5405, in pipeline_func return func(split, prev_func(split, iterator)) File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/venv/lib/python3.10/site-packages/pyspark/rdd.py", line 5405, in pipeline_func return func(split, prev_func(split, iterator)) File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/venv/lib/python3.10/site-packages/pyspark/rdd.py", line 828, in func return f(iterator) File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/venv/lib/python3.10/site-packages/pyspark/rdd.py", line 3964, in combineLocally merger.mergeValues(iterator) File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/venv/lib/python3.10/site-packages/pyspark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/shuffle.py", line 256, in mergeValues for k, v in iterator: File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/venv/lib/python3.10/site-packages/pyspark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/util.py", line 81, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/Users/zzs/PycharmProjects/pythonProject/pyspark项目练习/项目练习2.py", line 7, in <lambda> json_str_file = file_rdd.flatMap(lambda x: x.spilt("|")) AttributeError: 'str' object has no attribute 'spilt' at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.handlePythonException(PythonRunner.scala:561) at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:767) at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:749) at org.apache.spark.api.python.BasePythonRun

这个错误是由于在代码的第7行中使用了错误的方法名。...json_str_file = file_rdd.flatMap(lambda x: x.split("|")) 请注意，split方法的参数是分割符，根据你的需求可能需要使用不同的分割符。

spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_list(line): tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",") datas = [] for i in tmp_list: if len(i) > 0 and "牛" not in i: datas.append((i, 1)) return datas rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) schemaString = "tag count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()每行代码讲解

10. rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)：将DataFrame转换为RDD，并对RDD中的tag进行统计，得到每个tag及其对应的出现次数。 11. schemaString = ...

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT taglist from travels_detail where taglist !='None') t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_list(line): tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",") datas = [] for i in tmp_list: if len(i) > 0 and "牛" not in i: datas.append((i, 1)) return datas rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) schemaString = "tag count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()逐行解释

rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) 这里定义了一个函数 convert_to_list，用于将每一行的 taglist 字段转换为列表，并且去掉其中的 "#" 和 "牛...

RDD[String] = data.flatMap(_.split(" "))

This code creates a RDD (Resilient Distributed Dataset) of Strings by first calling the flatMap function on a source RDD data. The flatMap function applies a given function to each element of ...

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() } }

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 map() 和 reduceByKey() 方法计算每个单词出现的...

var words = descdf.flatMap(.getString(0).split(" ")).toDF()

需要注意的是，这个代码中的flatMap方法返回的是一个DataFrame，而不是一个RDD。因此，我们不能直接使用flatMap方法来对每个单词进行计数。如果你需要对每个单词进行计数，你需要使用groupBy和count等...

rdd 的flatMap

RDD 的 flatMap 是一个转换操作，它可以将一个 RDD 中的每个元素转化为多个元素，并将这些元素合并为一个新的 RDD。具体来说，flatMap 操作将一个函数应用于 RDD 中的每个元素，该函数将每个元素转化为一个序列...
docx

Spark RDD.docx

- **转化操作（Transformation）**：如 map、filter、flatMap、reduceByKey 等，它们创建新的 RDD，但不立即执行计算，而是等到触发行动操作时才执行。 - **行动操作（Action）**：如 collect、count、...

解释.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_)

- flatMap(_.split(" "))：将文件中的每一行按照空格分割成多个单词，并将所有单词扁平化成一个 RDD 中的元素。 - map(x=>(x,1))：将每个单词转换成一个键值对，其中键为单词，值为1。 - reduceByKey(_ _)：...

RDD之flatMap与Map对比

RDD中的flatMap和Map都是Spark中的转换操作。区别在于，Map是将每个元素映射为新的元素，而flatMap是将每个元素映射为一个序列，最后将所有序列合并为一个序列。Map返回的是一个对应元素的RDD，而flatMap返回的是一...

lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')).map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

1. 对 RDD 应用 flatMap() 函数，其中传入的 lambda 表达式 lambda x: x.split(' ') 表示将 RDD 中的每个元素（即每一行文本）按照空格进行拆分，返回一个新的 RDD，其中的每个元素都是一个单词。 2. 对新的 RDD...

val data = sc.makeRDD(1 to 5) val dataResult = data.flatMap(x => Array(math.pow(x, 2), math.pow(x, 3)))用python怎么写

接下来，我们使用parallelize方法将1到5的整数转换为一个RDD。然后，我们使用flatMap方法对每个元素应用一个函数，该函数返回该元素的平方和立方。最后，我们使用collect方法返回一个包含结果的列表。

input_rdd.filter

val filteredRdd = inputRdd.flatMap(_.split(" ")) .filter(isUpperCase) 这将会返回一个新的RDD，其中只包含原始文本中全部由大写字母组成的单词。 **4. 查看结果** 最后，可以打印出过滤后的结果： ...

在Spark Shell交互式编程环境下，执行如下Scala语句后返回的运算结果是什么?val data1 = sc.makeRDD(Array(2，3，4,5，6))data1.flatMap(x => 3 to x).count()

- 然后，调用 data1.flatMap(x => 3 to x) 对这个 RDD 进行 flatMap 操作，其中： - x => 3 to x 表示对每个元素 x，生成一个 Range 类型的集合，该集合包含从 3 到 x 的所有整数（包括 3 和 x）； - ...

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