理解Spark RDD中的aggregate函数(转)】的更多相关文章

针对Spark的RDD,API中有一个aggregate函数,本人理解起来费了很大劲,明白之后,mark一下,供以后参考. 首先,Spark文档中aggregate函数定义如下 def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): UAggregate the elements of each partition, and then the result…
转载自:http://blog.csdn.net/qingyang0320/article/details/51603243 针对Spark的RDD,API中有一个aggregate函数,本人理解起来费了很大劲,明白之后,mark一下,供以后参考. 首先,Spark文档中aggregate函数定义如下 def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]):…
Spark Streaming中的操作函数讲解 根据根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元…
1.创建RDD val lines = sc.parallelize(List("pandas","i like pandas")) 2.加载本地文件到RDD val linesRDD = sc.textFile("yangsy.txt") 3.过滤 filter 需要注意的是 filter并不会在原有RDD上过滤,而是根据filter的内容重新创建了一个RDD val spark = linesRDD.filter(line => lin…
根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 val b = a.map(func) 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元素上并生成新…
RDD是什么? RDD,全称是Reslilient Distributed Datasets,是一个容错的,并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中,并能控制数据的分区.同时,RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据.在这些操作中.诸如map,flatMap,filter等转换操作实现了monad模式,很好的契合了Scala的集合操作.除此之外,RDD还提供了诸如join,groupBy,reduceByKey等更为方便的操作,(注意:reduceByKey是action,而非…
前段时间做一个.net网站的时候,用到了模拟前端按钮刷新updatePanel进行局部刷新的时候,遇见了这个问题,当时没顾上记下来,查看网上资料,记下来留着以后查看. 很早以前,当我刚接触asp.NET开发时,我曾有很多很多的疑问(大概是因为我以前一直做jsp开发,也接触过一段时间的asp,脑海中没有这种基于“控件编程”和“事件编程“模型的缘故吧.当然,如果对于一个长期从事桌面程序开发的人,转型做asp.net--webform当然很轻松.).当我面对这些功能强大的控件,这些属性,这些事件...…
通过内存创建RDD的分区设置 1.示例代码 在创建RDD的时候,我们可以从内存中进行创建:输出保存为文件.为了演示效果,我们的示例代码如下: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Spark02RddParallelizeSet { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty("hadoop.home.dir", "C:\\Ha…
一.Runtime架构图 (1)从Spark  Runtime的角度讲,包括五大核心对象:Master.Worker.Executor.Driver.CoarseGrainedExecutorBackend. (2)Spark在做分布式集群系统设计的时候:最大化功能独立.模块化封装具体独立的对象.强内聚松耦合.Spark运行架构图如下图所示. (3)当Driver中的SparkContext初始化时会提交程序给Master,Master如果接受该程序在Spark中运行,就会为当前的程序分配App…
2019-04-20 关键字: Spark 的 agrregate 作用.Scala 的 aggregate 是什么 Spark 编程中的 aggregate 方法还是比较常用的.本篇文章站在初学者的角度以大白话的形式来讲解一下 aggregate 方法. aggregate 方法是一个聚合函数,接受多个输入,并按照一定的规则运算以后输出一个结果值. aggregate 在哪 aggregate 方法是 Spark 编程模型 RDD 类( org.apache.spark.RDD ) 中定义的一…