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 ...
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的shuffle操作,一邊進行排序。shuffle與sort兩個操作同時進行,比先shuffle再sort來 ...
2020-03-23 17:51 0 1284 推薦指數:
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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 ...
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 ...
關鍵字:Spark算子、Spark RDD基本轉換、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U ...
"),2) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = Paral ...
關鍵字:Spark算子、Spark RDD分區、Spark RDD分區元素數量 Spark RDD是被分區的,在生成RDD時候,一般可以指定分區的數量,如果不指定分區數量,當RDD從集合創建時候,則默認為該程序所分配到的資源的CPU核數,如果是從HDFS文件創建,默認為文件的Block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 ...
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 ...