spark将数组输出的代码

假设我们有一个数组`arr`，那么可以使用Spark的`foreach`方法来输出数组的每一个元素。代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object ArrayOutput {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Array Output")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val arr = Array(1, 2, 3, 4, 5)

    sc.parallelize(arr).foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个`SparkConf`对象来设置应用程序的名称。然后创建了一个`SparkContext`对象来与Spark集群进行通信。接着，我们定义了一个数组`arr`，并使用`parallelize`方法将它转换成一个RDD。最后，我们使用`foreach`方法来遍历RDD中的每一个元素，并调用`println`方法输出元素的值。最后，我们调用`stop`方法来停止SparkContext。

相关问题

spark String转Row java代码

假设我们有一个String类型的数据，如下所示：

String data = "John,Smith,25,Male";

我们想要将这个数据转换成Row类型的数据，可以通过以下Java代码实现：

import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.types.DataType;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
import java.util.Arrays;

public class StringToRow {
    public static void main(String[] args) {
        String data = "John,Smith,25,Male";
        String[] fields = data.split(",");
        StructType schema = DataTypes.createStructType(new StructField[] {
                DataTypes.createStructField("First_Name", DataTypes.StringType, true),
                DataTypes.createStructField("Last_Name", DataTypes.StringType, true),
                DataTypes.createStructField("Age", DataTypes.IntegerType, true),
                DataTypes.createStructField("Gender", DataTypes.StringType, true)
        });
        Row row = RowFactory.create(Arrays.asList(fields));
        System.out.println(row.schema());
        System.out.println(row);
    }
}

这段代码首先将字符串数据按照逗号分割成数组，然后定义了一个StructType类型的schema，用于指定Row中数据的类型和顺序。最后，通过RowFactory.create()方法将数组转换成Row类型的数据。运行代码，可以得到如下输出：

StructType(StructField(First_Name,StringType,true), StructField(Last_Name,StringType,true), StructField(Age,IntegerType,true), StructField(Gender,StringType,true))
[John, Smith, 25, Male]

这表明我们成功将String类型的数据转换成了Row类型的数据。

spark提取文件中数组用空格分开，第一个数据保持不变，第二第三数据相加，输出保存

假设文件中每行的格式为：

1 2 3 4 5

其中第一个数据为1，第二个数据为2，第三个数据为3，第四个数据为4，第五个数据为5。

现在想要将第二个数据和第三个数据相加，并将结果写入新的文件中。

可以使用以下代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("Extracting Array from File").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取文件中的每行数据
lines = sc.textFile("input.txt")

# 对每行数据进行处理，提取出第一个数据和第二个数据、第三个数据之和
result = lines.map(lambda line: line.split(" ")) \
              .map(lambda values: (values[0], int(values[1]) + int(values[2])))

# 将结果保存到新的文件中
result.saveAsTextFile("output.txt")

# 关闭SparkContext
sc.stop()

解释一下代码：

1. 首先创建一个SparkConf实例，并设置应用程序名称为“Extracting Array from File”，设置运行模式为本地模式（local）；
2. 创建一个SparkContext实例，传入之前创建的SparkConf实例；
3. 读取输入文件中的每一行数据，并将其保存在一个RDD对象中；
4. 对于每一行数据，使用split方法将其分割成一个数组，然后使用map方法将数组中的第一个数据和第二、第三个数据相加，将结果保存为一个元组；
5. 最后，使用saveAsTextFile方法将结果RDD保存到新的文件中；
6. 最后关闭SparkContext。