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 ...
目录 一 实验目的 二 实验平台 三 实验内容 要求 pyspark交互式编程 .编写独立应用程序实现数据去重 .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 二 编写独立应用程序实现数据去重 三 编写独立应用程序实现求平均值问题 一 实验目的 熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作 熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。 二 实验平台 操作系统:Ubun ...
2021-06-05 19:34 1 2178 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
//groupbykey 一、准备数据val flights=sc.textFile("data/Flights/flights.csv")val sampleFlights=sc.parallelize(flights.take(1000))val header ...
在从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(2)中我们看到Spark为了支持迭代和交互式数据挖掘,而明确提出了内存中可重用的数据集RDD。RDD的只读特性,再加上粗粒度转换操作形成的Lineage,形成了它独立的高效容错机制。 RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力,来支持多种多样 ...
1.在生产环境下,如何处理配置文件 && 表的数据处理 配置文件,或者配置表,一般是放在在线db,比如mysql等关系型数据库,或者后台rd直接丢给你一份文件,数据量比起整个离线数据仓库的大表来说算很小,所以这种情况下,一般的做法是将小表,或者小文件广播出去,那么下面一个 ...
Spark是UC Berkeley AMP 实验室基于map reduce算法实现的分布式计算框架,输出和结果保存在内存中,不需要频繁读写HDFS,数据处理效率更高Spark适用于近线或准实时、数据挖掘与机器学习应用场景 Spark和Hadoop Spark是一个针对超大数据 ...