aggregate 函数原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相当于Map combOp相当于Reduce zeroVal ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark第三篇文章,我们继续来看RDD的一些操作。 我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种,一种是转化操作 transformation ,另一种是行动操作 action 。在转化操作当中,spark不会为我们计算结果,而是会生成一个新的RDD节点,记录下这个操作。只有在行动操作执行的时候,spark才会从头开始计算 ...
2020-04-19 20:54 0 1299 推荐指数:
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 ...
本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行。 对单个 Pair RDD 的转化操作 下面会对 Pair RDD 的一些转化操作进行解释。先假设我们有下面这些RDD(在pyspark中操作): reduceByKey 概述:合并具有相同键值的值。 例子: 这个方法 ...
弹性分布式数据集(RDD) Spark是以RDD概念为中心运行的。RDD是一个容错的、可以被并行操作的元素集合。创建一个RDD有两个方法:在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合;从外部存储系统中引用一个数据集。RDD的一大特性是分布式存储,分布式存储在最大的好处是可以让数据 ...
RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records ...
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 ...
。Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩,并 ...
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 ...