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 ...
. Spark RDD 创建操作 . 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 defaultParallelism : RDD T withScope assertNotStopped new ParallelCollectionRDD T ...
2018-10-28 21:56 0 2050 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
本文主要是讲解spark里RDD的基础操作。RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的。本文所有示例代码都是使用 ...
前言 Spark的rdd之间的关系需要通过一些特定的操作来实现, 操作比较多也,特别是一堆JOIN也挺容易让人产生混乱的。 因此做了下小结梳理一下。 准备数据 var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","a1"),("C","c1"),("D","d1 ...
上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了。上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的。 Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式 ...