combineByKey(crateCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner) 最常用的基于Key的聚合函数,返回的类型可以和输入的类型不一样 许多基于key的聚合函数都用到了它,例如说groupByKey() 参数解释 遍历partition中的元素,元素的key,要么之前见过的,要么不是. 如果是新元素,使用我们提供的crateCombiner()函数 如果是这个partition中已经存在的key,则使用mergeValue()函数 合计…

1.Spark基于内存进行运算 2.Spark核心是SprintContext,是程序的入口 3.RDDs是提供抽象的数据集,通过RDDS可以方便对分布在各个节点的数据进行计算,而且忽略细节 4.RDDs与Stream API 5.RDDs采用类似延时加载,计算功能 6.RDDs的combineByKey函数是一个较核心的函数:如下 def combineByKey[C]( createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombin…

摘要:RDD是Spark中极为重要的数据抽象,这里总结RDD的概念,基本操作Transformation(转换)与Action,RDDs的特性,KeyValue对RDDs的Transformation(转换). 1.RDDs是什么 Resilient distributed datasets(弹性分布式数据集) .RDDs并行的分布在整个集群中,是Spark分发数据和计算的基础抽象类,一个RDD是一个不可改变的分布式集合对象,Spark中,所有的计算都是通过RDDs的创建,转换操作完成的,一个R…

RDDs弹性分布式数据集 spark就是实现了RDDs编程模型的集群计算平台.有很多RDDs的介绍,这里就不仔细说了,这儿主要看源码. abstract class RDD[T: ClassTag]( @transient private var _sc: SparkContext, @transient private var deps: Seq[Dependency[_]] ) extends Serializable with Logging { SparkEnv几个重要组件 BlockM…

1       前言 combineByKey是使用Spark无法避免的一个方法,总会在有意或无意,直接或间接的调用到它.从它的字面上就可以知道,它有聚合的作用,对于这点不想做过多的解释,原因很简单,因为reduceByKey.aggregateByKey.foldByKey等函数都是使用它来实现的. combineByKey是一个高度抽象的聚合函数,可以用于数据的聚合和分组,由它牵出的shuffle也是Spark中重中之重,现在就让我们去看看它到底是怎么去实现的. 不足或错误之处, 烦请指出更…

combineByKey def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)] def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitio…

在Spark中有许多聚类操作是基于combineByKey的,例如group那个家族的操作等.所以combineByKey这个函数也是比较重要,所以下午花了点时间看来下这个函数.也参考了http://www.tuicool.com/articles/miueaqv这篇博客. 先看下combineByKey定义: /**    * Generic function to combine the elements for each key using a custom set of aggregat…

 Programming with RDDs This chapter introduces Spark's core abstraction for working with data, the resilientdistributed dataset (RDD). An RDD is simply a distributed collection of elements. InSpark all work is expressed as either creating new RDDs, t…

Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式 使用反射获取RDD内的Schema     当已知类的Schema的时候,使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好. 通过编程接口指定Schema     通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema,这种方式会让代码比较冗长.     这种方法的好处是,在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下,可以动态生成Schema. 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/…

一.概念 rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))三个参数(都是函数)第一个参数:给定一个初始值,用函数生成初始值.第二个参数:combinbe聚合逻辑.第三个参数:reduce端聚合逻辑. 二.代码 from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.context…

假设我们有一组个人信息,我们针对人的性别进行分组统计,并进行统计每个分组中的记录数. scala> val people = List(("male", "Mobin"), ("male", "Kpop"), ("female", "Lucy"), ("male", "Lufei"), ("female", "A…

一.函数的源码 /** * Simplified version of combineByKeyWithClassTag that hash-partitions the resulting RDD using the * existing partitioner/parallelism level. This method is here for backward compatibility. It * does not provide combiner classtag informatio…

文章标题 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets 且谈Apache Spark的API三剑客:RDD.DataFrame和Dataset When to use them and why 什么时候用他们,为什么? tale [tel] 传说,传言;(尤指充满惊险的)故事;坏话,谣言;〈古〉计算,总计 作者介绍 Jules S. Damji是Databricks在Apache Spark社区的布道者.他也是…

对NC市的卡口数据进行分析,大概所有卡口每15秒接入的有效数据在3000条左右,现在产品经理要求对这些数据进行拥堵分析,通过两个卡口之间的车辆行驶时长来判断道路的拥堵情况.具体算法不展开.其中我需要做的是用Spark Streaming把Kafka的数据接进来,然后根据卡口数据中的车牌和经过时间找到之前的过车记录,取出时间差,即为该路段的一条行驶时长,根据路段编码求时长的平均值. 我发现RDD的combineByKey只需要传入前三个参数,而DStream则必须传入完整的5个参数,第四个参数不知…

https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/52538254 为什么单独讲解combineByKey? 因为combineByKey是Spark中一个比较核心的高级函数,其他一些高阶键值对函数底层都是用它实现的.诸如 groupByKey,reduceByKey等等 如下给出combineByKey的定义,其他的细节暂时忽略(1.6.0版的函数名更新为combineByKeyWithClassTag)   def combineByKey[…

Introduction to Core Spark Concepts driver program: 在集群上启动一系列的并行操作 包含应用的main函数,定义集群上的分布式数据集,操作数据集 通过SparkContext对象访问spark,这表示了与计算集群的连接 executors: the place to run the operations Spark automatically takes ur function and ships it to executor nodes. Pr…

combineByKey( createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner) combineByKey() 是最为常用的基于键进行聚合的函数.大多数基于键聚合的函数都是用它实现的,如 groupByKey,reduceByKey等等.和aggregate() 一样,combineByKey() 可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值.要理解combineByKey(), 要先理解它在处理数据时是如何处理每个元素的.由于combineB…

在spark中,reduceByKey.groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多,结合使用过程中的体会简单总结: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作,最重要的是它能够在本地先进行merge操作,并且merge操作可以通过函数自定义: •groupByKey 也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义…

转自:http://kaimingwan.com/post/alluxio/effective-spark-rdds-with-alluxio 1. 介绍 2. 引言 3. Alluxio and Spark RDD Cache 4. 保存RDD 4.1 采用persist() 4.2 采用saveAsTextFile和saveAsObjectFile 5. 读取保存后的RDD 1. 介绍 近期,作者给我推荐了一篇spark on alluxio的文章.原文地址:Effective Spark…

语法是: combineByKey[C](   createCombiner: V => C,   mergeValue: (C, V) => C,   mergeCombiners: (C, C) => C )  标记一下:(因为有很多同样的字母,方便说明我就按照字母+数字标记一下) 语法说明:(不复制网上的,我按照我的理解大白话说明) 1,combineByKey 中的byKey 就是按照键来处理,你就默认 他丫知道 哪些键是一样的,他会在每个分区自动归类同样的键,你就操心怎么处理值…

Spark中对键值对RDD(pairRDD)基于键的聚合函数中,都是通过combineByKey()实现的. 它可以让用户返回与输入数据类型不同的返回值(可以自己配置返回的参数,返回的类型) 首先理解:combineByKey是一个聚合函数,实际使用场景比如,对2个同学的3门考试科目成绩,分别求出他们的平均值. (也就是对3门考试成绩进行聚合,用一个平均数来表示) combineByKey是通过3个内部函数来解决这个问题的: 具体处理过程为:遍历分区中的所有元素,因此每一个元素的键要么没有遇到过…

1.combineByKey combine 为结合意思.    作用: 将RDD[(K,V)] => RDD[(K,C)] 表示V的类型可以转成C两者可以不同类型. def combineByKey[C](createCombiner:V =>C ,mergeValue:(C,V) =>C, mergeCombiners:(C,C) =>C):RDD[(K,C)] def combineByKey[C](createCombiner:V =>C ,mergeValue:(C…

Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式 使用反射获取RDD内的Schema     当已知类的Schema的时候,使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好. 通过编程接口指定Schema     通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema,这种方式会让代码比较冗长.     这种方法的好处是,在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下,可以动态生成Schema. 使用反射获取Schema(Inferring the Schema Using Re…

为什么单独讲解combineByKey? 因为combineByKey是Spark中一个比较核心的高级函数,其他一些高阶键值对函数底层都是用它实现的.诸如 groupByKey,reduceByKey等等 如下给出combineByKey的定义,其他的细节暂时忽略(1.6.0版的函数名更新为combineByKeyWithClassTag) def combineByKey[C]( createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCo…

java.lang.IllegalArgumentException: Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions //如果两个RDD分区数不同,则抛出异常 http://lxw1234.com/archives/2015/07/350.htm java.lang.NullPointerException: Expected timestamp in the Flume event headers, but it was null…

combineBykey关键是要明白里面的三个函数: 1. 当某个key第一次出现的时候,走的是第一个函数(createCombin):A function that creates a combiner. In the aggregateByKey function the first argument was simply an initial zero value. In combineByKey we provide a function that will accept our cur…

简单介绍 combineByKey()是最通用的对key-value型rdd进行聚集操作的聚集函数(aggregation function).类似于aggregate(),combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致. 其定义如下,我们可以根据这个形式来分别定义createCombiner.mergeValue和mergeCombiners三个函数: def combineByKey[C]( createCombiner: V => C, ##A mergeValue: (C,…

弹性式数据集RDDs 一.RDD简介 RDD全称为Resilient Distributed Datasets,是Spark最基本的数据抽象,它是只读的.分区记录的集合,支持并行操作,可以由外部数据集或其他RDD转换而来,它具有以下特性: 一个RDD由一个或者多个分区(Partitions)组成.对于RDD来说,每个分区会被一个计算任务所处理,用户可以在创建RDD时指定其分区个数,如果没有指定,则默认采用程序所分配到的CPU的核心数: RDD拥有一个用于计算分区的函数compute: RDD会保…

一.RDD简介 RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets,是 Spark 最基本的数据抽象,它是只读的.分区记录的集合,支持并行操作,可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来,它具有以下特性: 一个 RDD 由一个或者多个分区(Partitions)组成.对于 RDD 来说,每个分区会被一个计算任务所处理,用户可以在创建 RDD 时指定其分区个数,如果没有指定,则默认采用程序所分配到的 CPU 的核心数: RDD 拥有一个用于计算分区的函数 compute:…

创建KeyValue对RDDs 使用函数map,返回keyvalue对 例如,包含数行数据的RDD,那每行的第一个单词作为keys. sparl.txt中的内容如下: hello ! hello world hello spark val rdd = sc.textFile("spark.txt") val rdd2 = rdd.map(line=>(line.split(" ")(0),line)) 常见的操作:…