摘要: RDD:彈性分布式數據集,是一種特殊集合 ‚ 支持多種來源 ‚ 有容錯機制 ‚ 可以被緩存 ‚ 支持並行操作,一個RDD代表一個分區里的數據集RDD有兩種操作算子: Transformation(轉換):Transformation屬於延遲計算,當一個RDD ...
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對RDD的方式,其中包括 文件讀取時直接返回鍵值對RDD 通過List創建鍵值對RDD 在Scala中,可通過Map函數生成二元組 val li ...
2017-02-23 16:43 0 10961 推薦指數:
摘要: RDD:彈性分布式數據集,是一種特殊集合 ‚ 支持多種來源 ‚ 有容錯機制 ‚ 可以被緩存 ‚ 支持並行操作,一個RDD代表一個分區里的數據集RDD有兩種操作算子: Transformation(轉換):Transformation屬於延遲計算,當一個RDD ...
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 ...
repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官網推薦的一個算子,官方建議,如果需要在repartition重分區之后,還要進行sort 排序,建議直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因為該算子可以一邊進行重分區 ...
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 ...
1.PairRDD介紹 Spark為包含鍵值對類型的RDD提供了一些專有的操作。這些RDD被稱為PairRDD。PairRDD提供了並行操作各個鍵或跨節點重新進行數據分組的操作接口。例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分別規約每個鍵對應的數據,還有join ...
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 ...
創建ListintRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))過濾包含stringRDD.filter(_.contains("a")).collect()去重stringRDD.distinct.collect()RDD拆分val sRDD ...