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 ...
. Spark RDD 創建操作 . 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 defaultParallelism : RDD T withScope assertNotStopped new ParallelCollectionRDD T ...
2018-10-28 21:56 0 2050 推薦指數:
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 ...
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 ...
本文主要是講解spark里RDD的基礎操作。RDD是spark特有的數據模型,談到RDD就會提到什么彈性分布式數據集,什么有向無環圖,本文暫時不去展開這些高深概念,在閱讀本文時候,大家可以就把RDD當作一個數組,這樣的理解對我們學習RDD的API是非常有幫助的。本文所有示例代碼都是使用 ...
前言 Spark的rdd之間的關系需要通過一些特定的操作來實現, 操作比較多也,特別是一堆JOIN也挺容易讓人產生混亂的。 因此做了下小結梳理一下。 准備數據 var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","a1"),("C","c1"),("D","d1 ...
上一篇里我提到可以把RDD當作一個數組,這樣我們在學習spark的API時候很多問題就能很好理解了。上篇文章里的API也都是基於RDD是數組的數據模型而進行操作的。 Spark是一個計算框架,是對mapreduce計算框架的改進,mapreduce計算框架是基於鍵值對也就是map的形式 ...