aggregate 函數原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相當於Map combOp相當於Reduce zeroVal ...
aggregateByKey 函數原型:aggregateByKey zeroValue, seqFunc, combFunc, numPartitions None 參數與aggregate相同 根據key進行合並 上例稍加改動可以完成一個wordcounts cartesian 返回兩個rdd的笛卡兒積 glom 將一個一維橫向列表,划分為多個塊 coalesce 將多個塊組合成n個大的列表 ...
2017-07-26 16:16 0 2786 推薦指數:
aggregate 函數原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相當於Map combOp相當於Reduce zeroVal ...
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 ...
彈性分布式數據集(RDD) Spark是以RDD概念為中心運行的。RDD是一個容錯的、可以被並行操作的元素集合。創建一個RDD有兩個方法:在你的驅動程序中並行化一個已經存在的集合;從外部存儲系統中引用一個數據集。RDD的一大特性是分布式存儲,分布式存儲在最大的好處是可以讓數據 ...
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是spark第三篇文章,我們繼續來看RDD的一些操作。 我們前文說道在spark當中RDD的操作可以分為兩種,一種是轉化操作(transformation),另一種是行動操作(action)。在轉化操作當中,spark ...
摘要: 1.RDD的五大屬性 1.1 partitions(分區) 1.2 partitioner(分區方法) 1.3 dependencies(依賴關系) 1.4 compute(獲取分區迭代列表) 1.5 ...
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 ...
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 ...