java-spark的各种常用算子的写法

【java-spark的各种常用算子的写法】的更多相关文章

java-spark的各种常用算子的写法

通常写spark的程序用scala比较方便,毕竟spark的源码就是用scala写的.然而,目前java开发者特别多,尤其进行数据对接.上线服务的时候,这时候,就需要掌握一些spark在java中的使用方法了一.map map在进行数据处理.转换的时候,不能更常用了在使用map之前首先要定义一个转换的函数格式如下: Function<String, LabeledPoint> transForm = new Function<String, LabeledPoint>()…

Spark中的常用算子

更多有用的例子和算子讲解参见: http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html map是对每个元素操作, mapPartitions是对其中的每个partition操作 ------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------…

Spark学习之常用算子介绍

1. reduceByKey reduceByKey的作用对像是(key, value)形式的rdd,而reduce有减少.压缩之意,reduceByKey的作用就是对相同key的数据进行处理,最终每个key只保留一条记录,保留一条记录通常,有两种结果:一种是只保留我们希望的信息,比如每个key出现的次数:第二种是把value聚合在一起形成列表,这样后续可以对value做进一步的操作,比如排序. 2. 使用说明比如现在我们有数据goods Sale:RDD[(String, String)],…

java实现spark常用算子之Reduce

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * reduce(fun) 算子: * 每…

java实现spark常用算子之groupbykey

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2; import java.util.Arrays;import java.util.List…

spark常用算子总结

算子分为value-transform, key-value-transform, action三种.f是输入给算子的函数,比如lambda x: x**2 常用算子: keys: 取pair rdd的key部分 values: 取pair rdd的value部分 map: f作用于每个元素 flatMap: f作用于每个元素.输出list,然后对list压平 mapValues: f作用于pair rdd的value部分 flatMapValues: f作用于pair rdd的value部分,…