原文:Spark中RDD的常用操作(Python)

弹性分布式数据集 RDD Spark是以RDD概念为中心运行的。RDD是一个容错的 可以被并行操作的元素集合。创建一个RDD有两个方法:在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合 从外部存储系统中引用一个数据集。RDD的一大特性是分布式存储,分布式存储在最大的好处是可以让数据在不同工作节点并行存储,以便在需要数据时并行运算。弹性指其在节点存储时,既可以使用内存,也可已使用外存,为使用者进行大数据处理 ...

2016-07-08 20:15 0 32943 推荐指数:

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Spark常用RDD操作总结

aggregate 函数原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相当于Map combOp相当于Reduce zeroValue是seqOp每一个partion的初始值,是一个元组,默认为0。 计算列表总数 ...

Thu Aug 04 02:49:00 CST 2016 2 7494
spark——详解rdd常用的转化和行动操作

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark第三篇文章,我们继续来看RDD的一些操作。 我们前文说道在spark当中RDD操作可以分为两种,一种是转化操作(transformation),另一种是行动操作(action)。在转化操作当中,spark ...

Mon Apr 20 04:54:00 CST 2020 0 1299
[Spark][Python]RDD flatMap 操作例子

RDD flatMap 操作例子: flatMap,对原RDD的每个元素(行)执行函数操作,然后把每行都“拍扁” [training@localhost ~]$ hdfs dfs -put cats.txt[training@localhost ~]$ hdfs dfa -cat ...

Tue Sep 26 04:45:00 CST 2017 0 1441
Spark RDD 操作

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RDD。其函数定义如下: def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int ...

Mon Oct 29 05:56:00 CST 2018 0 2050
Spark 键值对RDD操作

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RDDSpark操作中最常用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中有许多创建键值 ...

Fri Feb 24 00:43:00 CST 2017 0 10961
spark RDD 常见操作

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 ...

Tue Jan 16 20:26:00 CST 2018 0 4357
 
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