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c语言spark函数 spark 编程语言

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Learning Spark [6] - Spark SQL高级函数 collect常用的有两个函数：collect_list(不去重)和collect_set(去重)
collect_list
collect_set
explode的定义是将数组的每个数据展开，如下c语言spark函数我们就可以将上面的dataframe还原为最初的样式 。
【c语言spark函数 spark 编程语言】 posexplode可以在拆分列的同时，增加一列序号
但是如果表内有如下两个一一对应的数组，我们该如何拆分呢？
按照直觉，我们尝试分别explode()
解决这个问题，我们需要使用 LATERAL VIEW
lateral view可以理解为创建c语言spark函数了一个表，然后JOIN到了查询的表上 ， 这样就避免了两个生成器的问题
split则是将一个字符串根据分隔符，变化为一个数组
transform会引用一个函数在数组的每个元素上，返回一个数列
filter为通过条件删选，返回一个数列
exists为判断是否包含该元素，返回一个布尔值
reduce为通过两个函数，将数组聚合为一个值，然后对该值进行运算
Reference
Learning Spark 2nd - Lightning Fast Big Data Analysis by Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das, and Denny Lee
怎样给Spark传递函数Sparkc语言spark函数的算子很大程度上是上通过向集群上的驱动程序传递函数来实现的c语言spark函数 ， 编写Spark应用的关键就是使用算子（或者称为转换）c语言spark函数，给Spark传递函数来实现 。常用的向Spark传递函数的方式有两种（来自于Spark官方文档，Spark编程指南）c语言spark函数：
第一种：匿名函数，处理的代码比较少的时候，可以采用匿名函数，直接写在算子里面：
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myrdd.map(x = x+ 1)
第二种：全局单例对象中的静态方法：先定义object对象MyFunctions ， 以及静态方法：funcOne,然后传递MyFunctions.funcOne给RDD算子 。
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object MyFunctions {
def funcOne(s: String): String = { ... }
}
myRdd.map(MyFunctions.funcOne)
在业务员开发中 ， 需要把RDD的引用传递给某一个类的实例的某个方法，传递给RDD的函数，为类实例的实例方法：
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class MyClass {
def funcOne(s: String): String = { ... }
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(funcOne }
}
在这个例子中，我们定义了一个类MyClass ， 类的实例方法doStuff中传入了一个RDD，RDD
算子中调用了类的另外一个实例方法funcOne,在我么New 一个MyClass
的实例并调用doStuff的方法的时候，需要讲整个实例对象发给集群，所以类MyClass必须可以序列化，需要extends
Serializable 。
相似的 ， 访问方法外部的对象变量也会引用整个对象，需要把整个对象发送到集群：
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class MyClass {
val field = "Hello"
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(x = field
+ x) span style="font-size:9pt;line-height:1.5;"}/span
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}
为了避免整个对象都发送给集群，可以定义一个局部变量来保存外部对象field的引用，这种情况尤其在一些大对象里，可以避免整个对象发送到集群，提高效率 。
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def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
val field_ = this.field
rdd.map(x = field_ + x)
}
Spark应用最终是要在集群中运行的 ， 许多问题在单一的本地环境中无法暴露出来 ， 有时候经常会遇到本地运行结果和集群运行结果不一致的问题，这就要求开

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