datas.list.map

C知道: 你提到了一个 `datas.list.map`，这看起来像是对一个数组或列表进行映射操作的代码。`map` 是一个常见的数组方法，它可以应用于数组中的每个元素，并返回一个新的数组，其中包含每个元素经过映射函数处理后的结果。通常，你需要提供一个回调函数作为参数，该函数定义了对每个元素进行的操作。不过，由于你只提供了 `datas.list.map` 这个表达式，并没有提供更多的上下文信息，所以我无法给出更具体的解释。如果你能提供更多的代码或上下文信息，我将能够给出更准确的回答。

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object AreaTop3ProductStat { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("areaTop3ProductStat") val sc = new SparkContext(conf) val datas: RDD[UserVisitAction] = FileUtils.loadFile(sc, "data/user_visit_action") datas.cache()//缓存 //(城市id,产品id) val areaProductBasicRDD = datas.map(u => (u.city_id, u.click_product_id)) val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD .groupByKey // 按城市进行分组 .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3)) // 打印输出 top3ProductsByCityRDD.collect.foreach { case (city, products) => println(s"Top 3 products for city $city: ${products.mkString(", ")}") } sc.stop() } }这段代码怎么改将数据持久化到MySQL

要将数据持久化到MySQL，可以按照以下步骤进行修改：

1. 导入相关依赖包，包括MySQL JDBC驱动、Spark SQL的依赖等。

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

2. 创建SparkSession对象，用于操作Spark SQL。

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("areaTop3ProductStat")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

3. 将数据转换为DataFrame，方便后续操作。

import spark.implicits._

val df = areaProductBasicRDD.toDF("city_id", "product_id")

4. 创建MySQL连接，并将DataFrame中的数据存储到MySQL表中。

val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user", "root")
prop.setProperty("password", "123456")

df.write.mode("append").jdbc(url, "area_top3_products", prop)

完整代码如下：

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

object AreaTop3ProductStat {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("areaTop3ProductStat")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val datas = spark.read.textFile("data/user_visit_action")

    val areaProductBasicRDD = datas.map(line => {
      val fields = line.split("_")
      (fields(2), fields(6))
    })

    val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD
      .groupByKey
      .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3))

    top3ProductsByCityRDD.foreachPartition(partitionOfRecords => {
      val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
      val prop = new java.util.Properties
      prop.setProperty("user", "root")
      prop.setProperty("password", "123456")

      val conn = DriverManager.getConnection(url, prop)
      conn.setAutoCommit(false)
      val stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO area_top3_products VALUES (?, ?, ?)")

      partitionOfRecords.foreach(record => {
        val city = record._1
        val products = record._2

        products.foreach(product => {
          stmt.setString(1, city)
          stmt.setString(2, product)
          stmt.setInt(3, 1)

          stmt.addBatch()
        })
      })

      stmt.executeBatch()
      conn.commit()
      stmt.close()
      conn.close()
    })

    spark.stop()
  }
}

在这个例子中，我们使用了JDBC来将数据写入到MySQL中。具体来说，我们将RDD转换为DataFrame，然后使用DataFrame的write方法将数据写入到MySQL表中。需要注意的是，在实际生产环境中，我们需要根据实际情况进行优化，比如批量插入数据、使用连接池等。

public ResultPend screen(List<Map<String, Object>> pending){ Map<String,Object> maps = new HashMap<>(); for (Map<String, Object> map : pending) { //获取到pending里面的data Object datas = map.get("data"); List<Map<String,Object>> list = (List<Map<String, Object>>) datas; for (Map<String, Object> objectMap : list) { Object processInstName = objectMap.get("processInstName"); maps.put("processInstName",processInstName); Object metadataName = objectMap.get("metadataName"); maps.put("metadataName", metadataName); Object originBusinessName = objectMap.get("originBusinessName"); maps.put("originBusinessName",originBusinessName); Object originatorName = objectMap.get("originatorName"); maps.put("originatorName", originatorName); Object originTime = objectMap.get("originTime"); maps.put("originTime", originTime); Object processDefineName = objectMap.get("processDefineName"); maps.put("processDefineName", processDefineName); Object processNodeInstName = objectMap.get("processNodeInstName"); maps.put("processNodeInstName", processNodeInstName); Object tenantName = objectMap.get("tenantName"); maps.put("tenantName", tenantName); Object enterpriseName = objectMap.get("enterpriseName"); maps.put("enterpriseName", enterpriseName); Object createUserId = objectMap.get("createUserId"); maps.put("createUserId", createUserId); Object createdTime = objectMap.get("createdTime"); maps.put("createdTime",createdTime); } } }怎么把上述代码中的maps集合转成ResultPend对象并返回

要将maps集合转换为ResultPend对象并返回，你需要创建一个ResultPend对象，并将maps中的数据设置到相应的属性中。可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建ResultPend对象：

   ResultPend resultPend = new ResultPend();

2. 从maps中取出数据，并设置到ResultPend对象的属性中：

   resultPend.setProcessInstName((String) maps.get("processInstName"));
   resultPend.setMetadataName((String) maps.get("metadataName"));
   resultPend.setOriginBusinessName((String) maps.get("originBusinessName"));
   resultPend.setOriginatorName((String) maps.get("originatorName"));
   resultPend.setOriginTime((String) maps.get("originTime"));
   resultPend.setProcessDefineName((String) maps.get("processDefineName"));
   resultPend.setProcessNodeInstName((String) maps.get("processNodeInstName"));
   resultPend.setTenantName((String) maps.get("tenantName"));
   resultPend.setEnterpriseName((String) maps.get("enterpriseName"));
   resultPend.setCreateUserId((String) maps.get("createUserId"));
   resultPend.setCreatedTime((String) maps.get("createdTime"));

3. 返回ResultPend对象：

   return resultPend;

请注意，这里假设ResultPend类已经定义并具有相应的属性和setter方法来设置数据。