算子map
2021/7/16 23:40:03
本文主要是介绍算子map,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
package sparkcore import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo02Map { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("map").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) /** * map:一行一行处理rdd的数据 */ /** * 构建RDD的方法 * 1、读取文件 * 2、基于Scala集合构建RDD */ //基于Scal集合构建rdd val listRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)) println("listRDD分区数据" + listRDD.getNumPartitions) val mapRDD: RDD[Int] = listRDD.map(i => i * 2) //打印RDD中的数据 mapRDD.foreach(println) /** * mapValues;处理kv格式rdd的value */ //转换成kv格式 val kvRDD: RDD[(Int, Int)] = listRDD.map(i => (i, i)) //对v进行*2 val mapValuesRDD: RDD[(Int, Int)] = kvRDD.mapValues(i => i * 2) mapValuesRDD.foreach(println) /** * mapPartitions:一次处理一个分区的数据,返回值需要是一个迭代器 * mapPartitionsWithIndex:uole一个下标 * */ val mapPartitionsRDD: RDD[Int] =listRDD.mapPartitions((iter:Iterator[Int])=>{ val list: List[Int] = iter.toList list.map(i=>i*2).toIterator }) mapPartitionsRDD.foreach(println) val mapPartitionsWithIndexRDD: RDD[Int] =listRDD.mapPartitionsWithIndex{ case (index:Int,iter:Iterator[Int])=> println("当前分区编号:"+index) iter } mapPartitionsWithIndexRDD.foreach(println) } }
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