1. Spark RDD 創建操作 1.1 數據集合 parallelize 可以創建一個能夠並行操作的RDD。其函數定義如下: def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int ...
RDD操作 .對一個數據為 , , , 的RDD進行基本的RDD轉化操作 函數名 目的 示例 結果 map 函數應用於RDD中的每個元素 rdd.map x gt x , , , flatMap 將函數應用於RDD中的每個怨毒,通常用來切分單詞 rdd.flatMap x gt x.to , , , , , , filter 返回一個通過傳給filter 的函數的元素組成的RDD rdd.filt ...
2016-04-17 22:55 1 5211 推薦指數:
1. Spark RDD 創建操作 1.1 數據集合 parallelize 可以創建一個能夠並行操作的RDD。其函數定義如下: def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int ...
鍵值對的RDD操作與基本RDD操作一樣,只是操作的元素由基本類型改為二元組。 概述 鍵值對RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的構成要素,因為他們提供了並行操作各個鍵或跨界點重新進行數據分組的操作接口。 創建 Spark中有許多中創建鍵值 ...
一、什么是RDD A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can ...
(轉載)SPARKR,對RDD操作的介紹 原以為,用sparkR不能做map操作, 搜了搜發現可以。 lapply等同於map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后, sparkR增加了 dapply, dapplycollect 可以操作spark ...
fold 操作 區別 與 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join ...
RDD的詳解 RDD:彈性分布式數據集,是Spark中最基本的數據抽象,用來表示分布式集合,支持分布式操作! RDD的創建 RDD中的數據可以來源於2個地方:本地集合或外部數據源 RDD操作 分類 轉換算子 Map flatMap(數據扁平化 ...
aggregate 函數原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相當於Map combOp相當於Reduce zeroVal ...
cartesian 返回兩個rdd的笛卡兒積 glom 將 ...