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Action行动算子first、collect和collectAsMap使用案例
一、first使用案例
二、collect使用案例
三、collectAsMap使用案例
Action行动算子first、collect和collectAsMap使用案例
一、first使用案例
返回数据集中第一个元素，first=take(1)。
Java代码：
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("FirstTest"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); //first:返回RDD中的第一个元素 String first = sc.parallelize(Arrays.asList("a", "b", "c", "d")).first(); System.out.println(first); sc.stop();Scala代码：
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("FirstTest") val sc = new SparkContext(conf) //first: 取出RDD中第一个元素 val first: Int = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)).first() println(first) sc.stop()二、collect使用案例
将RDD中所有数据回收到Driver端。
Java代码：
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CollectTest"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); //collect:将RDD中的所有元素收集到Driver端 List<String> collect = sc.parallelize(Arrays.asList("a", "b", "c", "d")).collect(); for (String s : collect) { System.out.println(s); } sc.stop();Scala代码：
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CollectTest") val sc = new SparkContext(conf) //collect: 以数组的形式返回RDD中的所有元素 val nums: Array[String] = sc.parallelize(Array("a","b","c","d")).collect() println(nums.mkString(",")) sc.stop()三、collectAsMap使用案例
对K,V格式的RDD数据回收为Map<K,V>对象到Driver端。
Java代码：
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CollectTest"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaPairRDD<String, Integer> rdd = sc.parallelizePairs(Arrays.asList( new Tuple2<String, Integer>("a", 1), new Tuple2<String, Integer>("b", 2), new Tuple2<String, Integer>("c", 3) )); //collectAsMap:将RDD中的元素转换为Map Map<String, Integer> map = rdd.collectAsMap(); //遍历Map for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + " " + entry.getValue()); } sc.stop();Scala代码：
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CollectAsMapTest") val sc = new SparkContext(conf) //collectAsMap: 将RDD中的元素转换为Map val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3), ("d", 4))) val map: collection.Map[String, Int] = rdd.collectAsMap() map.foreach(println) sc.stop()- 📢博客主页：https://lansonli.blog.csdn.net
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