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 ...
.map算子 .filter算子 .flatMap算子 Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作,然后为每一条输入返回一个对象 而flatMap函数则是两个操作的集合 正是 先映射后扁平化 : 操作 :同map函数一样:对每一条输入进行指定的操作,然后为每一条输入返回一个对象 操作 :最后将所有对象合并为一个对象 .groupByKey算子 .reduceByKey算子 .sort ...
2019-05-08 22:34 0 921 推荐指数:
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 ...
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 ...
目录 引例入门:textFile、collect、filter、first、persist、count 创建RDD的方式:parallelize、textFile 转化操作:map、filter、flatMap、sample、union、intersection、subtract ...
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 ...
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 ...
介绍: RDD--Resilient Distributed Dataset Spark中RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD被分为多个分区,这些分区运行在集群的不同的节点上。RDD可以包含Python、Java、Scala中的任意类型的对象,以及自定义的对象。 创建RDD的两种 ...
一、RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许 ...