aggregate 函數原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相當於Map combOp相當於Reduce zeroVal ...
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不會為我們計算結果,而是會生成一個新的RDD節點,記錄下這個操作。只有在行動操作執行的時候,spark才會從頭開始計算 ...
2020-04-19 20:54 0 1299 推薦指數:
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 ...
本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中執行。 對單個 Pair RDD 的轉化操作 下面會對 Pair RDD 的一些轉化操作進行解釋。先假設我們有下面這些RDD(在pyspark中操作): reduceByKey 概述:合並具有相同鍵值的值。 例子: 這個方法 ...
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 ...
RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一個只讀的,可分區的分布式數據集,這個數據集的全部或部分可以緩存在內存中,在多次計算間重用。 RDD內部可以有許多分區(partitions),每個分區又擁有大量的記錄(records ...
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 ...
。Spark將分布式數據抽象為彈性分布式數據集(RDD),實現了應用任務調度、RPC、序列化和壓縮,並 ...
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 ...