val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark") val sparkContext = new SparkContext(sparkConf) val dataRDD1: RDD[Int] = dataRDD.mapPartitions( datas => { datas.filter(_==2) } ) dataRDD1.collect().foreach(println) sparkContext.stop()
时间: 2023-05-15 21:04:42 浏览: 62
这段代码是使用 Spark 框架进行数据处理的代码,其中使用了 SparkConf 和 SparkContext 对象来配置和管理 Spark 应用程序。具体来说,这段代码创建了一个本地模式的 Spark 应用程序,将数据集 dataRDD 中的元素进行过滤,只保留值为 2 的元素,并将过滤后的结果打印输出。最后,调用 sparkContext.stop() 方法来停止 Spark 应用程序的运行。
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def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SessionRatio") val sc = new SparkContext(conf) val actionRDD: RDD[UserVisitAction] = FileUtils.loadFile(sc, "data/user_visit_action") //获取按session_id分组后的RDD(session_id,Iterable[UserVisitAction]) val sessionId2action1 = actionRDD.map(item => (item.session_id, item)) val sessionId2action = sessionId2action1.groupByKey() sessionId2action.cache() //缓存 val sessionId2FullInfoRDD = getSessionFullInfo(sessionId2action) //使用自定义累加器 val sessionStatisticAccumulator = new SessionStatAccumulator //三、创建sparkConf val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SessionStat") val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate() sparkSession.sparkContext.register(sessionStatisticAccumulator) val sessionIdParamRDD: RDD[(String, String)] = paramRdd(sessionStatisticAccumulator, sessionId2FullInfoRDD) //触发算子 sessionIdParamRDD.collect() sessionRandomExtract(sparkSession, null, sessionId2FullInfoRDD) sc.stop() }}这是我的主函数代码,以上的错误出现怎么解决
根据你提供的代码,我没有看到出现错误的地方。但是如果你遇到了错误,可以尝试以下方法:
1. 检查代码中是否有语法错误或拼写错误。
2. 确保你的依赖包和版本号正确。
3. 检查运行环境是否配置正确。
4. 仔细阅读错误提示信息,看看能否找到错误的位置和原因。
5. 如果以上方法都无法解决问题,可以尝试在社区或论坛上提问,寻求帮助。
val conf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]"),其中local[*]的意思是_____。
local[*] 是 Spark Standalone 模式下的一种特殊的部署模式,它表示在本地启动一个 Spark 集群,使用本机上的所有可用 CPU 核心来执行任务。[*] 表示使用所有可用的 CPU 核心,可以根据需要手动指定具体的核心数。在实际生产环境中,我们通常会使用其他的部署模式,如 YARN、Mesos 或 Kubernetes。