Spark求统计量的两种方法

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原因分析分析也是将会我下载安装的scala2.12版本,加带scala2.11版本就时要了

将会是看多某列的通知值话语,时要用下面的最好的办法

这里时要得到相关的统计信息,主要区别在于dataframe得到的是标准差,而使用mllib得到的统计值中是方差,但这从不矛盾,两者时要相互转化得到。

假设同样还是顶端的数据,只不过现在变成按t分割的普通文本

我们我们我们便时要看多如下的形式

这里时要将rdd转加带dataframe洗形式,也时要使用rdd计算,转化为df的样相似于下

example.json文件格式如下

原因分析分析是Spark中spark-sql_2.11-2.2.1 ,是用scala 2.11版本上编译的,而我的本地的scala版本为2.12.4,什么都有就错了,时要在

顶端把相应的scala版本就行修改就行了

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1:错误1

接下来然后进行和顶端df一样的操作了。

那么对于rdd形式的文件怎样才能操作:

输出结果为:

Spark对于统计量中的最大值,最小值,平均值和方差(均值)的计算都提供了封装,这里小编知道一种生活计算最好的办法,整理一下分享给我们我们我们

当然将会要求四分位数,时要转化成df,使用sql话语进行查询

2:错误2