1.转化操作 转化操作是返回一个新的RDD的操作,我们可以使用filter()方法进行转化.举个使用scala进行转化操作的例子. def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf(); conf.setAppName("trans"); conf.setMaster("local"); //SparkContext对象代表对Spark集群的一个连接 val sc = new Spark…

map(func) 对数据集中的元素逐一处理,变为新的元素,但一个输入元素只能有一个输出元素 scala> pairData.collect() res6: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5) scala> val pairData = distData.map(a=>(a,1)).collect() res2: Array[(Int, Int)] = Array((1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (5,1)) flatMap(fun…

标签(空格分隔): 学习笔记 Spark编程模型的两种抽象:RDD(Resilient Distributed Dataset)和两种共享变量(支持并行计算的广播变量和累加器). RDD RDD是一种具有容错性的基于内存的集群计算方法. RDD特征: 分区(partition):有一个数据分片列表,能够将数据进行切分,切分后的数据能够进行并行极端,是数据集的原子组成部分: 函数(compute):计算每个分片,得出一个可遍历的结果,用于说明在父RDD上执行何种计算: 依赖(dependency)…

RDD操作 1.对一个数据为{1,2,3,3}的RDD进行基本的RDD转化操作 函数名 目的 示例 结果 map() 函数应用于RDD中的每个元素 rdd.map(x=>x+1) {2,3,4,4} flatMap() 将函数应用于RDD中的每个怨毒,通常用来切分单词 rdd.flatMap(x=>x.to(3)) {1,2,3,2,3,3,3} filter() 返回一个通过传给filter()的函数的元素组成的RDD rdd.filter(x=>x!=1) {2,3,3} disti…

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App…

键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组. 概述 键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口. 创建 Spark中有许多中创建键值对RDD的方式,其中包括 读取时直接返回键值对RDD 普通RDD转换成键值对RDD 在Scala中,可通过Map函数生成二元组 val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val result =…

SVN合并(Merge)与拉取分支(Branch/tag)操作简介 合并(Merge) 例子:把对feature_branch\project_name_v3.3.7_branch的修改合并到develop 步骤1: 如图,右键目标文件夹,即需要“合并到”的文件目录,选择TortoiseSVN->Merge… 弹出如下窗口 步骤1: 如上图,默认选择“Merge a range of revisions”,点击Next,打开如下窗口 如上, “URL to merge from”:点击输入框右侧…

1.什么是RDD RDD(resilient distributed dataset)弹性分布式数据集,每一个RDD都被分为多个分区,分布在集群的不同节点上. 2.RDD的操作 Spark对于数据的操作都是基于对RDD的操作,其中包括一些创建RDD操作.转化RDD操作(将一个RDD转化为一个新的RDD)以及调用RDD的行动操作.我们可以使用Java.Scala.Python语言来操作它. 3.基本步骤 a.从外部数据创建出输入RDD b.进行一些转化操作,例如filter c.持久化RDD,使用…

(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…

RDD操作闭包外部变量原则 RDD相关操作都需要传入自定义闭包函数(closure),如果这个函数需要访问外部变量,那么需要遵循一定的规则,否则会抛出运行时异常.闭包函数传入到节点时,需要经过下面的步骤: 驱动程序,通过反射,运行时找到闭包访问的所有变量,并封成一个对象,然后序列化该对象 将序列化后的对象通过网络传输到worker节点 worker节点反序列化闭包对象 worker节点执行闭包函数 注意:外部变量在闭包内的修改不会被反馈到驱动程序. 简而言之,就是通过网络,传递函数,然后执行.…