Spark学习笔记总结 01. Spark基础 1. 介绍 Spark可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS ...
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的shuffle操作,一边进行排序。shuffle与sort两个操作同时进行,比先shuffle再sort来 ...
2020-03-23 17:51 0 1284 推荐指数:
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RDD算子分为两类:Transformation和Action,如下图,记住这张图,走遍天下都不怕。 Transformation:将一个RDD通过一种规则映射为另外一个RDD。 Action:返回结果或保存结果。 注意:只有action才触发程序的执行 ...
SparkContext SparkContext 是在 spark 库中定义的一个类,作为 spark 库的入口点; 它表示连接到 spark,在进行 spark 操作之前必须先创建一个 SparkContext 的实例,并且只能创建一个; 利用 SparkContext 实例创建的对象 ...
关键字:Spark算子、Spark RDD基本转换、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U ...
"),2) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = Paral ...
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量 Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数 ...
Spark算子:RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distinct 关键字:Spark算子、Spark RDD基本转换、map、flatMap、distinct map 将一个RDD中的每个数据项,通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区 ...
一。基本介绍 rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc) 其中第一个函数是初始值 3代表每次分完组之后的每个组的初始值。 seqFunc代表combine的聚合逻辑 每一个mapTask的结果的聚合成为combine combFunc reduce ...