Spark 算子之map使用

命运对每个人都是一样的,不一样的是各自的努力和付出不同,付出的越多,努力的越多,得到的回报也越多,在你累的时候请看一下身边比你成功却还比你更努力的人,这样,你就会更有动力。

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前言

算子是spark中处理数据的重要的计算单元,RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value类型;

Map使用

map在spark的数据转换中有着重要的作用,开发中几乎离不开map的使用,基本语法:

def map[U: ClassTag](f:
T => U
): RDD[
U
]

函数说明:

  • 将处理的数据逐条进行映射转换,这里的转换可以是类型的转换,也可以是值的转换

案例1

自定义一个List集合,将集合中的每个元素前面拼接一个字符串

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object MapRdd_1 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new

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