Spark算子:RDD基本轉換操作(1)–map、flatMap、distinct 關鍵字:Spark算子、Spark RDD基本轉換、map、flatMap、distinct map 將一個RDD中的每個數據項,通過map中的函數映射變為一個新的元素。 輸入分區 ...
RDD flatMap 操作例子: flatMap,對原RDD的每個元素 行 執行函數操作,然后把每行都 拍扁 training localhost hdfs dfs put cats.txt training localhost hdfs dfa cat cats.txtError: Could not find or load main class dfa training localhost ...
2017-09-25 20:45 0 1441 推薦指數:
Spark算子:RDD基本轉換操作(1)–map、flatMap、distinct 關鍵字:Spark算子、Spark RDD基本轉換、map、flatMap、distinct map 將一個RDD中的每個數據項,通過map中的函數映射變為一個新的元素。 輸入分區 ...
HDFS到HDFS過程 看看map 和flatmap的位置 Flatmap 和map 的定義 map()是將函數用於RDD中的每個元素,將返回值構成新的RDD。 flatmap()是將函數應用於RDD中的每個元素,將返回的迭代器的所有內容構成新的RDD 例子: val ...
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 ...
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 ...
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 ...