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 ...
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。 RDD有兩種操作算子: Transformation 轉換 :Transformation屬於延遲計算,當一個RDD轉換成另一個RDD時並沒有立即進行轉換,僅僅是記住了數據集的邏輯操作 Action 執行 :觸發Spark作業的運行,真正觸發轉換算子的計算 本節所講函數 .map func .f ...
2018-10-27 11:59 0 709 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 ...
原文引自:http://blog.csdn.net/xiefu5hh/article/details/51781074 SPARK的核心就是RDD,對SPARK的使用入門也就是對RDD的使用, 對於JAVA的開發者,Spark的RDD對JAVA的API我表示很不能上手,單單看文檔根本是沒有辦法 ...
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 ...
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 ...
Data streaming轉為DataFrame,不能直接一步轉到DF,需要先轉為RDD,然后再轉到DF,我們用流式處理數據后,再通過spark sql實時獲取我們想要的結果。 1.首先老規矩,創建spark上下文對象,spark SQL和spark Streaming,再創建個socket ...
#構造case class,利用反射機制隱式轉換 scala> import spark.implicits._ scala> val rdd= sc.textFile("input/textdata.txt") scala> case class Person(id ...
SparkContext可以通過parallelize把一個集合轉換為RDD def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf(); val list = List ...
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 ...