Spark RDD算子介紹
Spark學習筆記總結 01. Spark基礎 1. 介紹 Spark可以用於批處理、交互式查詢（Spark SQL）、實時流處理（Spark Streaming）、機器學習（Spark MLlib）和圖計算（GraphX）。 Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS ...
原文：Spark基礎 --RDD算子詳解
RDD算子分為兩類：Transformation和Action，如下圖，記住這張圖，走遍天下都不怕。 Transformation：將一個RDD通過一種規則映射為另外一個RDD。 Action：返回結果或保存結果。 注意：只有action才觸發程序的執行，transformation不觸發執行。 RDD的操作種類有多個，分為：單指RDD操作 Key ValueRDD操作 多個RDD聯合操作，其他操 ...
2018-01-18 11:19 0 4065 推薦指數：
相關推薦
spark教程(四)-SparkContext 和 RDD 算子
SparkContext SparkContext 是在 spark 庫中定義的一個類，作為 spark 庫的入口點； 它表示連接到 spark，在進行 spark 操作之前必須先創建一個 SparkContext 的實例，並且只能創建一個； 利用 SparkContext 實例創建的對象 ...
spark RDD 鍵值算子——repartitionAndSortWithinPartitions算子
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 ...
Spark算子：RDD基本轉換操作(7)–zipWithIndex、zipWithUniqueId
"),2) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = Paral ...
Spark算子：RDD基本轉換操作(5)–mapPartitions、
關鍵字：Spark算子、Spark RDD基本轉換、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U ...
Spark算子篇 --Spark算子之aggregateByKey詳解
一。基本介紹 rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc) 其中第一個函數是初始值 3代表每次分完組之后的每個組的初始值。 seqFunc代表combine的聚合邏輯 每一個mapTask的結果的聚合成為combine combFunc reduce ...
Spark RDD詳解
0.spark簡介 Spark是整個BDAS的核心組件，是一個大數據分布式編程框架，不僅實現了MapReduce的算子map 函數和reduce函數及計算模型，還提供更為豐富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一個用來實現快速而同用的集群計算的平台 ...
Spark算子篇 --Spark算子之combineByKey詳解
一。概念 二。代碼 三。解釋 第一個函數作用於每一個組的第一個元素上，將其變為初始值 第二個函數：一開始a是初始值，b是分組內的元素值，比如A[1_],因為沒有b值所以不 ...