Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象。 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在 ...
hadoop环境配置: 系统变量:新建变量HADOOP HOME,值编辑为D: sowt hadoopAdministrator的用户变量:在PATH中添加bin文件夹位置D: sowt hadoop bin 报错排除 运行: val lines sc.textFile README.md 打开spark文件夹中的README.md文件 lines.count 计算文件中的行数 报错: org.a ...
2018-05-15 10:49 0 1096 推荐指数:
Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象。 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在 ...
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由于Spark是在Hadoop家族之上发展出来的,因此底层为了兼容hadoop,支持了多种的数据格式。如S3、HDFS、Cassandra、HBase,有了这些数据的组织形式,数据的来源和存储都可以多样化~ ...
转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015440560 一、数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包 引入 ...
转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015440560 一、数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包 引入模块与包 然后导入数据 ...
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