问题描述 初学spark······语句问题 val pdata = data.filter(_.split(' ').length == 4).map(x => (x._3 x._1)).sortByKey(false).map(x => (x._3 x._1)) 各位大侠 这条语句错误在哪? 时间: 2024-11-01 19:30:30
初学|循环|语句 循环语句的作用就是重复执行程序代码,循环可分为三类:一类在条件变为"假"之前重复执行语句,一类在条件变为"真"之前重复执行语句,另一类按照指定的次数重复执行语句.在 VBScript 中可使用下列循环语句: Do...Loop: 当(或直到)条件为"真"时循环. While...Wend: 当条件为"真"时循环. For...Next: 指定循环次数,使用计数器重复运行语句. For Each...Next:
问题描述 例如,我用sparkstreaming处理一个文件,需要关联另一个从Hbase中取出的数据源,就是两个数据进行关联.hbase中的数据量比较小,我使用广播变量处理,我想知道,如果在处理进行的时候,有极少数的情况可能会有人更新hbase中的数据,我该如何应对这样的情况,spark中有动态加载或者定时重新加载这个数据的功能么?本人初学spark,请大家多多关照! 解决方案
问题描述 本人初学Spark,现要实现一个功能:将一个英文文本分割成句子,然后对每个句子进行处理(如转换大小写),然后再按照原文的顺序将句子合并成文本,请问,这个分割和合并的过程如何实现. 解决方案 解决方案二:可以尝试着将每一个转换完成的句子构建成一个pair,如(1,sentence),然后根据key值排序输出,不知道可不可以
问题描述 各位好,初学Spark,想让Spark从S3上的数据Spark搭建在EC2上我在spark-shell下执行:sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key","xxxx")sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.secret.key","yyyy")valtextFile=sc.textFile("s3a://...")t
问题描述 sql 语句的查询优化,各位看看可以怎么优化,新人初学,SQL有点复杂,压力山大..... 如下 项目用的是 mysql 是项目的查询SQL语句, 查询结果为 88 的竟然要1分40秒, 结果为5的要 2秒, SQL语句不是我写的,大家看看有什么地方可以优化的,想要优化查询速度的话,可以从哪方面入手修改. SELECT COUNT(DISTINCT ttsp.id) AS postpone_count, ttp.task_document_id AS task_document_id,
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-
sql|初学|语句 五花八门的SQL产品多得要命,或许你早顾不得其它甩开袖子就动手干了.但你要同时采用ASP和SQL的话就可能会头晕.MySQL.SQL Server和mSQL都是绝佳的SQL工具,可惜,在ASP的环境下你却用不着它们来创建实用的SQL语句.不过,你可以利用自己掌握的Access知识以及相应的Access技能,再加上我们的提示和技巧,相信一定能成功地在你的ASP网页中加入SQL. 1. SELECT 语句 在SQL的世界里,最最基础的操作就是SELECT 语句了.在数据库工具下直
Spark目前已经内置的函数参见: Spark 1.5 DataFrame API Highlights: Date/Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs 如果在SPARK函数中使用UDF或UDAF, 详见示例 package cn.com.systex import scala.reflect.runtime.universe import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spa
功能 Spark新发布的Spark SQL组件让Spark对SQL有了别样于Shark基于Hive的支持.参考官方手册,具体分三部分: 其一,能在Scala代码里写SQL,支持简单的SQL语法检查,能把RDD指定为Table存储起来.此外支持部分SQL语法的DSL. 其二,支持Parquet文件的读写,且保留Schema. 其三,能在Scala代码里访问Hive元数据,能执行Hive语句,并且把结果取回作为RDD使用. 第一点对SQL的支持主要依赖了Catalyst这个新的查询优化框架(下面会给