摘要： 1 shuffle原理 　　1.1 mapreduce的shuffle原理 　　　　1.1.1 map task端操作 　　　　1.1.2 reduce task端操作 　　 ...

Spark RDD和DataSet與DataFrame轉換成RDD 一、什么是RDD RDD是彈性分布式數據集（resilient distributed dataset） 的簡稱 ...

pyspark創建RDD的方式主要有兩種，一種是通過spark.sparkContext.textFile 或者 sparkContext.textFile讀取生成RDD數據；另一種是通過spark. ...

aggregate 函數原型：aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相當於Map combOp相當於Reduce zeroVal ...

彈性分布式數據集（RDD）是一組不可變的JVM對象的分布集，可以用於執行高速運算，它是Apache Spark的核心。 在pyspark中獲取和處理RDD數據集的方法如下： 1. 首先是導入庫和環 ...

1. map(func) 將func函數作用到數據集的每個元素，生成一個新的分布式的數據集並返回 2. filter(func) 選出所有func返回值為true的元素，作為一個 ...

1.StackOverflowError 問題：簡單代碼記錄 : for (day <- days){ 　　rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是spark專題的第四篇文章，我們一起來看下Pair RDD。 定義 在之前的文章當中，我們已經熟悉了RDD的相關概念 ...

aggregateByKey 這個RDD有點繁瑣，整理一下使用示例，供參考 直接上代碼 輸出結果說明： 參考代碼及下面的說明進行理解 官網 ...

摘要： 　　1.RDD的五大屬性 　　　　1.1 partitions(分區) 　　　　1.2 partitioner(分區方法) 　　　　1.3 dependencies(依賴關系) 　　 ...