大数据从入门到精通
大数据被认为是“未来的新石油”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。 作为 IT 类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内 IT、通讯、行业招聘中，有 10％ 都是和大数据相关的，且比例还在上升。“大数据时代的到来很突然 ...
原文：大数据入门到精通10--spark rdd groupbykey的使用
groupbykey 一 准备数据val flights sc.textFile data Flights flights.csv val sampleFlights sc.parallelize flights.take val header sampleFlights.firstval filteredFlights sampleFlights.filter line gt line hea ...
2018-12-07 17:10 0 1652 推荐指数：
相关推荐
Spark RDD编程-大数据课设
目录 一、实验目的 二、实验平台 三、实验内容、要求 1．pyspark交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 四、实验过程 （一）pyspark交互式编程 ...
Spark快速大数据分析之RDD基础
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 ...
[大数据之Spark]——快速入门
本篇文档是介绍如何快速使用spark，首先将会介绍下spark在shell中的交互api，然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档，最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs ...
spark RDD，reduceByKey vs groupByKey
Spark中有两个类似的api，分别是reduceByKey和groupByKey。这两个的功能类似，但底层实现却有些不同，那么为什么要这样设计呢？我们来从源码的角度分析一下。 先看两者的调用顺序（都是使用默认的Partitioner，即defaultPartitioner） 所用spark ...
Pandas中dataframe以及spark中rdd使用groupByKey进行合并
18.11.15更新，因为代码用set的话集群跑不了，所以更改为一直用dataframe进行操作，发现Pandas和spark中对dataframe的操作不同，所以增加了pandas的group操作 最近进行关联规则算法的学习，使用的是tpch里的数据，取了customer和part ...
【原创】大数据基础之Spark（7）spark读取文件split过程（即RDD分区数量）
spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候，需要读取文件，通常是hdfs文件，在读文件的时候可以指定最小partition数量，这里只是建议的数量，实际可能比这个要大（比如文件特别多或者特别大时），也可能比这个要小（比如文件只有一个而且很小时），如果没有指定最小partition数量 ...
第2天Python实战Spark大数据分析及调度-RDD编程
Spark提供的主要抽象是resilient distributed dataset（RDD） 弹性分布式数据集，它是跨集群节点划分的元素的集合，可以并行操作。通过从Hadoop文件系统（或任何其他Hadoop支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的Scala集合开始并进行转换来创建RDD。用户 ...