在spark中,map与mapPartitions两个函数都是比较常用,这里使用代码来解释一下两者区别 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkCon…

区别在于sc.map是将RDD下的所有行数据统计处理.而sc.mapPartitions是按RDD分区进行数据统计处理. 测试一下: val data = sc.parallelize(1 to 6,3) def mapTest(param1:Int):Int={ println("by map,data:"+param1) param1*2 } def mapPartitionsTest(listParam:Iterator[Int]):Iterator[Int]={ println…

package dayo1 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val cof = new SparkConf ().setAppName ( this.getClass.getSimpleName ).setMas…

原文地址:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80492933 1.创建一个RDD变量,通过help函数,查看相关函数定义和例子: >>> a = sc.parallelize([(1,2),(3,4),(5,6)]) >>> a ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at PythonRDD.scala:475 >>> help(a.map)…

区别: 1.map是对rdd中每一个元素进行操作 2.mapPartitions是对rdd中每个partition的迭代器进行操作 mapPartitions优点: 1.若是普通map,比如一个partition中有一万条数据,那么function要执行一万次,而使用mapPartions,一个task只执行一次function,function一次接收所有数据,只执行一次,性能高 2.若在map中需要频繁创建额外对象(如将rdd的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每条数据创建一个链接,m…

在Spark中有map和mapPartitions算子,处理数据上,有一些区别 主要区别: map是对rdd中的每一个元素进行操作: mapPartitions则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作 MapPartitions的优点: 如果是普通的map,比如一个partition中有1万条数据.ok,那么你的function要执行和计算1万次. 使用MapPartitions操作之后,一个task仅仅会执行一次function,function一次接收所有的partition数据.只要执行一…

Spark菜鸟学习营Day2 分布式系统需求分析 本分析主要针对从原有代码向Spark的迁移.要注意的是Spark和传统开发有着截然不同的思考思路,所以我们需要首先对原有代码进行需求分析,形成改造思路后,再着手开发. 对于输入和输出,请注意,指的是以程序为边界的输入和输出情况. 主要迁移点: A:批量数据清理 重点:分析要清理的表在哪里 A1.参数表:存放Oracle.Redis.清理Oracle就可以,Redis会同步清理 表一般是以par_开头 A2.输入数据表(由数据接收或者其他渠道导入)…

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti…

[TOC] Spark计算模型 Spark程序模型 一个经典的示例模型 SparkContext中的textFile函数从HDFS读取日志文件,输出变量file var file = sc.textFile("hdfs://***") RDD中的filter函数过滤带有'ERROR'的行,输出errors(一个RDD) var errors = file.filter(line=>line.contains("ERROR")) RDD中的count函数返回&q…

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu…

五.基于分区进行操作 基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作.诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作,都是我们应当尽量避免为每个元素都配置一次的工作.Spark 提供基于分区的 map 和 foreach ,让你的部分代码只对 RDD 的每个分区运行一次,这样可以帮助降低这些操作的代价. 当基于分区操作 RDD 时,Spark 会为函数提供该分区中的元素的迭代器.返回值方面,也返回一个迭代器.除 mapPartitions() 外,Spark 还有一些别的基于分…

RDD怎么理解? RDD 是 Spark 的灵魂,也称为弹性分布式数据集.一个 RDD 代表一个可以被分区的只读数据集.RDD 内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records).Rdd的五个特征: 1. dependencies: 建立 RDD 的依赖关系,主要 RDD 之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的 RDD 可以在同一个 stage 中进行计算. 2. partition: 一个 RDD 会有若干个分区,分区的大小决定了对这个 RDD 计算的粒度,…

原以为,用sparkR不能做map操作, 搜了搜发现可以. lapply等同于map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后, sparkR增加了 dapply, dapplycollect 可以操作spark RDD. 原文地址: http://www.2cto.com/kf/201605/508312.html 目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法,可以满足大多数情况下的使用需求: SparkR支持的创建RDD的方式有: 从R list或v…

(转载)SPARKR,对RDD操作的介绍   原以为,用sparkR不能做map操作, 搜了搜发现可以. lapply等同于map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后, sparkR增加了 dapply, dapplycollect 可以操作spark RDD. 原文地址: http://www.2cto.com/kf/201605/508312.html 目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法,可以满足大多数情况下的使用需求: SparkR…

spark源码位置:https://github.com/apache/spark Spark Core核心RDD及编程 什么是RDD:1.是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法2.带泛型的,可以支持多种类型:例如可以传入string,person,user3.弹性分布式数据集,一个不可变的,可并行操作的元素分区集合 RDD都有五个主要特性:1.-分区列表:一个RDD由多个分区(partition)构成2.-计算每个分区(partition)…

突然有个想法,R只能处理百万级别的数据,如果R能运行在Spark上多好!搜了下发现13年SparkR这个项目就启动了,感谢美帝! 1.你肯定得先装个spark吧.看这:Spark本地模式与Spark Standalone伪分布模式 2.你肯定得会R吧.看这:R语言入门 3.启动SparkR就可以了 3.1启动于本地(单机) Spark also provides an experimental R API since 1.4 (only DataFrames APIs included).To…

摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题.作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR).SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包,对大规模数据集进行分析和处理.本文将回顾SparkR项目的背景,对其当前的特性作总体的概览,阐述其架构和若干技…

Day1111 Spark任务调度 Spark几个重要组件 Spark Core RDD的概念和特性 生成RDD的两种类型 RDD算子的两种类型 算子练习 分区 RDD的依赖关系 DAG:有向无环图 任务提交 缓存 checkPoint 自定义排序 自定义分区器 自定义累加器 广播变量 Spark Shuffle过程 Spark优化过程 SparkSQL 集成Hive 一.Spark Core 1 Spark任务调度: |->:standalone |->:local |->:Yarn…

主要围绕spark的底层核心抽象RDD进行理解.主要包括以下几个方面 RDD弹性分布式数据集的概念 RDD弹性分布式数据集的五大属性 RDD弹性分布式数据集的算子操作分类 RDD弹性分布式数据集的算子操作练习 1. RDD是什么 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做==弹性分布式数据集==,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. Dataset: 就是一个集合,存储很多数据. Distributed:它内部的元素…

什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.弹性.里面的元素可并行计算的集合 RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度 RDD支持两种操作:转化操作和行动操作 Spark采用惰性计算模式,RDD只有第一次在一个行动操作中用到时,才会真正计算 属性: 一组分区(Partition) 一个计算每个分区的函数 RDD之间的依…

窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的,或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的. 不会有shuffle的产生,父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区. 多对一或者一对一 可以理解为独生子女 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多. 会有shuffle的产生,父RDD的一个分区的数据去到子RDD的不同分区里面. 一对多 可以理解为超生 常见的宽窄依赖…

1. map(func) 作用: 返回一个新的 RDD, 该 RDD 是由原 RDD 的每个元素经过函数转换后的值而组成. 就是对 RDD 中的数据做转换. 创建一个包含1-10的的 RDD,然后将每个元素*2形成新的 RDD scala > val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10) // 得到一个新的 RDD, 但是这个 RDD 中的元素并不是立即计算出来的 scala> val rdd2 = rdd1.map(_ * 2) 2.mapPartitions(fun…

DataFrame API 1.collect与collectAsList . collect返回一个数组,包含DataFrame中的全部Rows collectAsList返回一个Java List,包含DataFrame中包含的全部Rows 2.count 返回DataFrame的rows的个数 3.first 返回第一个row 4.head 不带参数的head方法,返回DataFrame的第一个Row.指定参数n时,则返回前那个Rows 5.show 不带参数的show,显示前20个Row…

spark面试问题 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. Dataset:就是一个集合,用于存放数据的 Distributed:分布式,可以并行在集群计算 Resilient:表示弹性的 RDD的弹性体现在哪里? 1.自动的进行内存和磁盘数据存储的切换: 2.基于lineage的高效容错 3.task如果失败会特定…

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分…

Spark算子总结 算子分类 Transformation(转换) 转换算子 含义 map(func) 返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 filter(func) 过滤, 返回一个新的RDD, 该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 flatMap(func) 类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) mapPartitions(func) 类似于map,但独立地在R…

map(func) 返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成.有多少个元素,func就被执行多少次. mapPartitions(func) 类似于map,但是,map函数是独立地在RDD的每一个分区上运行,因此在类型为T的RDD上运行时,func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U](批量地接受数据,批量地返回数据). def main(args: Array[String]): Unit = { val sc: SparkConte…

有类型操作 flatMap 通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset val ds1=Seq("hello spark","hello hadoop").toDS() ds1.flatMap(item => item.split(" ")).show() map 可以将数据集中每条数据转为另一种形式 val ds2=Seq(Person("zhangsan",15),Per…

Spark调优,性能优化 1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合…

Structured Streaming编程 Programming Guide Overview Quick Example Programming Model Basic Concepts Handling Event-time and Late Data Fault Tolerance Semantics API using Datasets and DataFrames Creating streaming DataFrames and streaming Datasets Input…