将数据帧的ListBuffer转换为单个数据帧Spark Scala - 腾讯云开发者社区

、也是最常用的数据结构。...将可变列表转换为数组参考代码 // 导入不可变列表 scala> import scala.collection.mutable.ListBuffer import scala.collection.mutable.ListBuffer...scala> a -= 7 res22: a.type = ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 6) // 转换为不可变列表 scala> a.toList res23: List[...List(4, 5) 扁平化(压平) 扁平化表示将列表中的列表中的所有元素放到一个列表中。... 拉开：将一个包含元组的列表，解开成包含两个列表的元组参考代码 scala> val a = List("zhangsan", "lisi", "wangwu") a: List[String]

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Scala学习笔记

将数据的中间结果放入到内存中（2014年递交给Apache，国内四年时间发展的非常好）核心编程： Spark Core：RDD（弹性分布式数据集...: 自增自减三目 scala中的操作符实际上就是scala中方法的调用，只不过为了简洁期间，将方法的调用转换为中缀表达式..., Spark -> 1, Redis -> 1, Hadoop -> 1) （*）函数的进一步说明 #可以将函数作为方法的参数进行传递，也可以将方法作为方法的参数传递...: Array[Int] = Array(1, 4, 9, 25, 64) #显式将方法转换为函数 scala> m _ res19: Int =>...Int = #将数组的元素小写转大写 scala> var arr = Array("tom", "mary", "mike")

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scala(十五) List

val list1=List[Int](1,2,3,4,5) val list2=6::7::8::9::10::Nil 添加数据 ++将一组元素添加到集合末尾，并返回一个新的集合。...:::(list2) println(arr) List(6, 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4, 5) +:将单个元素添加到集合头部，并返回一个新的集合。....+:(100) println(arr) List(100, 1, 2, 3, 4, 5) ::将单个元素添加到集合头部，并返回一个新的集合。....::(100) println(arr) List(100, 1, 2, 3, 4, 5) :+将单个元素添加到集合尾部，并返回一个新的集合。....+=:(100) println(list1) ListBuffer(100, 1, 2, 3, 4, 5) 删除数据 -删除集合中单个元素，并返回一个新的集合 val newList: ListBuffer

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分布式机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

，也不想再维护一套python环境，基于此，开始将技术栈转到scala+spark；如果你的情况也大致如上，那么这篇文章可以作为一个很实用的参考，快速的将一个之前用pyspark完成的项目转移到scala...Scala下实现，也就是通过Scala+SparkAPI实现整个机器学习流程以及结果解释分析；根据需求分解任务如下：学习scala基本语法、数据结构、IO等；搭建Idea+scala+spark的本地开发环境...print(idx+":"+marr(idx)+"\t") println() // 对于数组，取出其全部偶数，再乘以10返回新数组 // 写法1：也是一般的程序写法，这个过程中其实是将需求转换为程序思想...，我这里主要划分为以下几部分分别进行： Spark初始化以及数据加载；数据预处理；外部数据处理与链接；特征工程；建模；可以看到基本以机器学习的各个环节为划分依据，方便出行问题进行debug，以我的经验主要工作在特征工程部份...Spark默认没有启动Hadoop的，因此对应数据都在本地；字符串如果用的是单引号需要全部替换为双引号；两边的API名基本都没变，Scala更常用的是链式调用，Python用的更多是显式指定参数的函数调用

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机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

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Spark RDD篇

e所在分区index的函数 scala> val rdd2 = rdd.mapPartitionsWithIndex(func) //一次性获取一个分区的集合数据，并且知道这个集合的数据在哪个分区...x所在分区index的函数 scala> val rdd1 = rdd.mapPartitionsWithIndex(func2) //一次性获取一个分区的集合数据，并且知道这个集合的数据在哪个分区...[1] at parallelize at :24 scala> val rdd2 = rdd1.zip(rdd) //将两个RDD的集合合并成一个对偶元组的集合 rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD...,其他分区以此类推；第二个函数(m: ListBuffer[String],n: String) => m += n将没有放进ListBuffer中的其他Value放进有相同Key的ListBuffer...[String]) => a ++= b进行所有分区整体聚合，将所有相同Key的ListBuffer合并，此时是一个Shuffled操作，会将有相同Key的ListBuffer放入到同一个机器中，计算完再合并

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2021年大数据常用语言Scala（十六）：基础语法学习列表 List 重点掌握

---- 列表 List 重点掌握列表是scala中最重要的、也是最常用的数据结构。...：4 追加一个列表，该列表包含以下元素：5,6,7 删除元素7 将可变列表转换为不可变列表将可变列表转换为数组参考代码 // 导入不可变列表 scala> import scala.collection.mutable.ListBuffer...示例有一个列表，列表中又包含三个列表，分别为：List(1,2)、List(3)、List(4,5) 使用flatten将这个列表转换为List(1,2,3,4,5) 参考代码 scala> val ...l5.flatten.flatten 所以使用flatten要注意, 数据要规范才可用也就是说, 目前的flatten方法适合规范数据, 如果是示例中这样的数据 ,可能需要大家自行实现自己的myFlatten...：zhangsan、lisi、wangwu 第二个列表保存三个学生的年龄，分别为：19, 20, 21 使用zip操作将两个列表的数据"拉"在一起，形成 zhangsan->19, lisi ->20,

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01.Scala：开发环境搭建、变量、判断、循环、函数、集合

早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Kafka和Spark这样基于scala的大数据框架的兴起，scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。...：5,6,7 删除元素7 将可变列表转换为不可变列表将可变列表转换为数组参考代码 // 导入不可变列表 scala> import scala.collection.mutable.ListBuffer...因为进行数据计算的时候，就是一个将一种数据类型转换为另外一种数据类型的过程。...hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm) // 使用map将文本行转换为单词数组 scala> a.map(x=>x.split(" ")) res5...(男 -> 2, 女 -> 1) 17.9 聚合操作聚合操作，可以将一个列表中的数据合并为一个。

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快速入门Flink (5) ——DataSet必知必会的16种Transformation操作(超详细!建议收藏!)

---- 1.4 DataSet 的 Transformation 1.4.1 map 将DataSet中的每一个元素转换为另一个元素。...示例使用 map 操作，将以下数据 “1,张三”, “2,李四”, “3,王五”, “4,赵六”，转换为一个 scala 的样例类。...姓名, 国家姓名, 国家省份姓名, 国家省份城市步骤 1) 构建批处理运行环境 2) 构建本地集合数据源 3) 使用 flatMap 将一条数据转换为三条数据...3) 使用 flatMap 将一条数据转换为三条数据 a....示例使用 mapPartition 操作，将以下数据"1,张三", “2,李四”, “3,王五”, "4,赵六"转换为一个 scala 的样例类。

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

: Int) 将数据进行降序排列，求topN。...Int = 1 #takeOrdered 将数据进行升序排列，取n个数据 scala> rdd1.takeOrdered(3) res6: Array[Int] = Array(1, 2, 3) 2.3... 高级的RDD-API #mapPartitionsWithIndex【取分区中的数据，并且可以将分区的编号取出，这样就可以知道数据属于哪个分区对应的Task】 "一次取出一个分区"(分区中并没有存储数据...，而是记录要读取哪些数据，真正在Worker的Executor中生成的Task会读取多条数据，并且可以将分区的编号取出，我们可以认为就是分区对应的数据) scala> val rdd1 = sc.parallelize...((hello,14), (hi,10)) 将rdd6中key相同的进行分组并存入ListBuffer中 scala> val rdd4 = sc.parallelize(List("dog","cat

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PySpark UD(A)F 的高效使用

这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现将实现分为三种不同的功能: 1)...Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。

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【Spark数仓项目】需求三：地图位置解析进一步优化

因此，在不给高德充钱的前提下，我们采用维表+高德api调用少数可以继续进行优化。 Q2:维表中的数据是什么？为什么还有结合高德api？...维表中的数据是全国的地理位置hash解析，是公开的，我们提前准备好的数据库资源。但是ods层实际用户坐标的地理hash可能有不在维表中的情况，因此有了本需求，即结合高德api完善维表中的信息。...import scala.collection.mutable.ListBuffer class CutmAccumulatorString extends AccumulatorV2[String...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.ListBuffer...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.ListBuffer

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Scala Turtuial-容器(集合)类型

常见的可变集合: ArrayBuffer,ListBuffer,LinkedList,DoubleLinkedList,MutableList,Queue,Stack,HashMap,HashSet,ArrayStack...res42: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[String] = ArrayBuffer(brian, lv, eric) #将mutable的ArrayBuffer...列表 List也是Scala非常重要的集合型的数据结构，同样也是分为可变的List和不可变的List. 可变List:LinkedList,DoubleLinkedList,ListBuffer等。...) #将List分割为两个List scala> test.splitAt(2) res19: (List[String], List[String]) = (List(spark, hadoop),List...# 生成字符串 scala> test.mkString res24: String = sparkhadoopscala # 转换为数组 scala> test.toArray res25: Array

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【从0开始の全记录】Flume+Kafka+Spark+Spring Boot 统计网页访问量项目

2.模拟日志数据制作用Python制作模拟数据，数据包含：不同的URL地址->url_paths 不同的跳转链接地址->http_refers 不同的搜索关键词->search_keyword 不同的状态码...4.4 功能一：到现在为止某网站的访问量使用数据库来存储统计结果，可视化前端根据yyyyMMdd courseid把数据库里的结果展示出来。选择HBASE作为数据库。...import com.taipark.spark.project.domian.CourseClickCount import scala.collection.mutable.ListBuffer...将Spark Streaming处理结果写到HBASE中： package com.taipark.spark.project.spark import com.taipark.spark.project.dao.CourseClickCountDAO...{Seconds, StreamingContext} import scala.collection.mutable.ListBuffer /** * 使用Spark Streaming消费Kafka

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快速入门Flink (4) —— Flink批处理的DataSources和DataSinks，你都掌握了吗?

._ 使用 flatMap 操作将字符串进行切割后扁平化 val words: DataSet[String] = wordDataSet.flatMap(_.split(" ")) 使用 map 操作将单词转换为...{ArrayBuffer, ListBuffer} import scala.collection.mutable /** * 读取集合中的批次数据 */ object BatchFromCollectionDemo...用 ListBuffer 创建DataSet val ds5: DataSet[String] = env.fromCollection(ListBuffer("spark","flink"))...读取本地文件读取HDFS数据读取CSV数据还包括一些特殊的文件格式，例如读取压缩文件数据，或者基于文件的 source （遍历目录）针对上述陈述的几种方式，下面将一一展示代码的书写...1.3.1 将数据写入本地文件 import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment import org.apache.flink.core.fs.FileSystem.WriteMode

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学好Spark必须要掌握的Scala技术点

正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用Scala编写相关功能实现时，边学习、边应用、边摸索以加深对Scala的理解和应用。 1....) //将lst1中的元素最近到lst0中，注意：没有生成新的集合 println(lst0 ++= lst1) //将lst0和lst1合并成一个新的ListBuffer...主要作用： 1）存放工具方法和常量 2）高效共享单个不可变的实例 3）单例模式 2.伴生对象单例对象，不需要new，用【类名.方法】调用单例对象中的方法伴生对象在scala的类中，与类名相同且与该类在同一个文件的对象叫伴生对象...5.3 方法转换为函数在Scala中，方法和函数是不一样的，最本质的区别是函数可以做为参数传递到方法中，方法可以被转换成函数。 ?

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Spark优化(二)----资源调优、并行度调优

Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批task，然后将这些task分配到各个Executor进程中执行。...下一个stage的task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。　　...唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。...) java/scala （2）sc.parallelize(xx.num) --java/scala （3）sc.makeRDD(xx,num) --scala （4）sc.parallelizePairs...{Partitioner, SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ListBuffer object PartitionerTest

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Spark常用Transformations算子(一)

= sc.parallelize(arr,2) /* * 将RDD中的数据写入到数据库中，绝大部分使用mapPartitions算子来实现 */ rdd.mapPartitions(x => {...val list = new ListBuffer[String]() while(x.hasNext) { // 模拟写入数据库 list += x.next() + "写入数据库...以下scala程序可以说明map函数、flatMap函数和flatten函数的区别和联系： scala> val arr = Array("hello hadoop","hello hive","hello...spark") arr: Array[String] = Array(hello hadoop, hello hive, hello spark) scala> val map = arr.map(...)) scala> map.flatten res1: Array[String] = Array(hello, hadoop, hello, hive, hello, spark) scala>

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Scala最基础入门教程

一、简介 1、概述官方编程指南https://www.scala-lang.org/ Scala将面向对象和函数式编程结合成一种简洁的高级语言。...数据类型按精度（容量）大小排序为：自动提升原则：有多种类型的数据混合运算时，系统首先自动将所有数据转换成精度大的那种数据类型，然后再进行计算。...val b2: Byte = 20 val i1: Int = b1 + b2 7.2 强制类型转换自动类型转换的逆过程，将精度大的数值类型转换为精度小的数值类型。....toInt val int1 = (10 * 3.5 + 6 * 1.5).toInt 7.3 数值类型与String类型间转换基本类型转String类型（语法：将基本类型的值+“” 即可）。...说的简单点，就是将多个无关的数据封装为一个整体，称为元组。注意：元组中最大只能有22个元素。

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如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...你完全可以通过 df.toPandas() 将 Spark 数据帧变换为 Pandas，然后运行可视化或 Pandas 代码。问题四：Spark 设置起来很困呢。我应该怎么办？...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...变换可以是宽的（查看所有节点的整个数据，也就是 orderBy 或 groupBy）或窄的（查看每个节点中的单个数据，也就是 contains 或 filter）。...Spark 不仅提供数据帧（这是对 RDD 的更高级别的抽象），而且还提供了用于流数据和通过 MLLib 进行分布式机器学习的出色 API。

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带你快速掌握Scala操作———（3）

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分布式机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

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Spark RDD篇

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