多次對某個RDD進行transformation或者action,如果沒有做RDD持久化,那么每次都要重新計算一個RDD,會消耗大量時間,降低Spark性能。 Spark非常重要的一個功能特性就是可以將RDD持久化在內存中。當對RDD執行持久化操作時,每個節點都會將自己操作的RDD ...
進入spark . bin spark shell 創建RDD val rdd sc.parallelize Array , , , , , , 或者 val rdd sc.makeRDD Array , , , , , , map實例 .作用:返回一個新的RDD,該RDD由每一個輸入元素經過func函數轉換后組成 .需求:創建一個 數組的RDD,將所有元素 形成新的RDD var source ...
2019-09-06 16:54 0 849 推薦指數:
多次對某個RDD進行transformation或者action,如果沒有做RDD持久化,那么每次都要重新計算一個RDD,會消耗大量時間,降低Spark性能。 Spark非常重要的一個功能特性就是可以將RDD持久化在內存中。當對RDD執行持久化操作時,每個節點都會將自己操作的RDD ...
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 ...
aggregate 函數原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相當於Map combOp相當於Reduce zeroValue是seqOp每一個partion的初始值,是一個元組,默認為0。 計算列表中總數 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...