首先以spark的本地模式测试spark API,以local的方式运行spark-shell:
先从parallelize入手吧:
map操作后结果:
?
下面看下 filter操作:
filter执行结果:
我们用最正宗的scala函数式编程的风格:
执行结果:
从结果 可以看出来,与之前那种分步奏方式结果是一样的
但采用这种方式,即是复合scala风格的写法,也是符合spark的应用程序风格的写法,在spark的编程中,大多数功能的实现都是只要一行代码即可完成。
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2023-09-23 19:05:09
首先以spark的本地模式测试spark API,以local的方式运行spark-shell:
先从parallelize入手吧:
map操作后结果:
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下面看下 filter操作:
filter执行结果:
我们用最正宗的scala函数式编程的风格:
执行结果:
从结果 可以看出来,与之前那种分步奏方式结果是一样的
但采用这种方式,即是复合scala风格的写法,也是符合spark的应用程序风格的写法,在spark的编程中,大多数功能的实现都是只要一行代码即可完成。
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