摘要: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子: Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD ...
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对RDD的方式,其中包括 文件读取时直接返回键值对RDD 通过List创建键值对RDD 在Scala中,可通过Map函数生成二元组 val li ...
2017-02-23 16:43 0 10961 推荐指数:
摘要: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子: Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD ...
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 ...
repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官网推荐的一个算子,官方建议,如果需要在repartition重分区之后,还要进行sort 排序,建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因为该算子可以一边进行重分区 ...
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 ...
1.PairRDD介绍 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为PairRDD。PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join ...
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 ...
创建ListintRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))过滤包含stringRDD.filter(_.contains("a")).collect()去重stringRDD.distinct.collect()RDD拆分val sRDD ...