1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合 parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD。其函数定义如下: def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int ...
RDD操作 .对一个数据为 , , , 的RDD进行基本的RDD转化操作 函数名 目的 示例 结果 map 函数应用于RDD中的每个元素 rdd.map x gt x , , , flatMap 将函数应用于RDD中的每个怨毒,通常用来切分单词 rdd.flatMap x gt x.to , , , , , , filter 返回一个通过传给filter 的函数的元素组成的RDD rdd.filt ...
2016-04-17 22:55 1 5211 推荐指数:
1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合 parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD。其函数定义如下: def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int ...
键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组。 概述 键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口。 创建 Spark中有许多中创建键值 ...
一、什么是RDD A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can ...
(转载)SPARKR,对RDD操作的介绍 原以为,用sparkR不能做map操作, 搜了搜发现可以。 lapply等同于map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后, sparkR增加了 dapply, dapplycollect 可以操作spark ...
fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join ...
RDD的详解 RDD:弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,用来表示分布式集合,支持分布式操作! RDD的创建 RDD中的数据可以来源于2个地方:本地集合或外部数据源 RDD操作 分类 转换算子 Map flatMap(数据扁平化 ...
aggregate 函数原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相当于Map combOp相当于Reduce zeroVal ...
cartesian 返回两个rdd的笛卡儿积 glom 将 ...