原型: def reduceByKeyLocally(func: (V, V) => V): Map[K, V] 该函数将RDD[K,V]中每个K对应的V值根据映射函数来运算,运算结果映射到一个Map[K,V]中,而不是RDD[K,V] scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1))) rdd…

2017年3月15日, 星期三 reduceByKeyLocally--Transformation类算子 代码示例  …

初识spark,需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用.本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点,并提供了解新的API接口使用的方法.例子代码全部使用python实现. 1. 数据源准备 准备输入文件: $ cat /tmp/in apple bag bag cat cat cat 启动pyspark: $ ./spark/bin/pyspark 使用textFile创建RDD: >>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in"…

map 将RDD中的每个数据项,一对一的映射关系,RDD数目不变,分区数也不变 例子: 数据集: map操作: flatMap 和map一样,但是会拆分每一个map之后的list,可以理解为一对多(注:会把字符串当作数组然后拆分) 例子: distinct 对RDD的数据项进行去重操作 例子: coalesce def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)(implicit ord: Ordering[T] = null):…

http://lxw1234.com/archives/2015/07/363.htm Spark算子:RDD基本转换操作(1)–map.flagMap.distinct Spark算子:RDD创建操作 Spark算子:RDD基本转换操作(2)–coalesce.repartition Spark算子:RDD基本转换操作(3)–randomSplit.glom Spark算子:RDD基本转换操作(4)–union.intersection.subtract Spark算子:RDD基本转换操作(5…

Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算. 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业.   Action 算子会触发 Spark 提交作业(Jo…

在Spark集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台集群上进行数据分区.通过对多台机器上不同RDD分区的控制,能够减少机器之间的数据重排(Data Shuffle).Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD.RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.通过…

spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallelize(List() val…

[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…

RDD 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.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.    A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable:可类比String,它也是不可变的,但是可有很多方法,如切分... 1. RDD的属性 每…

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")…

Spark学习之路 (三)Spark之RDD   https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 1.2 RDD的属性 1.3 WordCount粗图解RDD 二.RDD的创建方式 2.1 通过读取文件生成的 2.2 通过并行化的方式创建RDD 2.3 其他方式 三.RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 Spark WordCount代码编写 3.…

package org.apache.spark.mllib.classification import breeze.linalg.{DenseMatrix => BDM, DenseVector => BDV, argmax => brzArgmax, sum => brzSum} import org.apache.spark.{SparkException, Logging} import org.apache.spark.SparkContext._ import org…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 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.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.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. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片…

1.看到 这篇总结的这么好, 就悄悄的转过来,供学习 wordcount.toDebugString查看RDD的继承链条 所以广义的讲,对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子,甚至包括求幂次,开方都可以认为是一个算子,只是有的算子我们用了一个符号来代替他所要进行的运算罢了,所以大家看到算子就不要纠结,他和f(x)的f没区别,它甚至和加减乘除的基本运算符号都没有区别,只是他可以对单对象操作罢了(有的符号比如大于.小于号要对多对象操作).又比如取概率P{X<x},概率是集合{X<x}(他是属…

Spark算子总结(带案例) spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallel…

本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作,触发了RDD DAG的执行. 根据Action算子的输出空间将Action算子进行分类:无输出. HDFS. Scala集合和数据类型. 无输出 foreach 对RDD中的每个元素都应用f函数操作,不返回RDD和Array,而是返回Uint. 图中,foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作. 本例中自定义函数为println,控制台打印所有数据项. 源码: /** * Applies a f…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD 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.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.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. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都…

1.RDD操作详解 启动spark-shell spark-shell --master spark://hdp-node-01:7077 1.1 基本转换 1) map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD. 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应. 举例: scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) scala> val b = a.map(x => x*2) scala> a.colle…

package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.Partitioner; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;…

ation算子通过sparkContext执行提交作业的runJob,触发rdd的DAG执行 (foreach) foreach(f) 会对rdd中的每个函数进行f操作,下面的f操作就是打印输出没有元素  saveAsTextFile 将rdd保存到hdfs指定的路径,将rdd中每一个分区保存到hdfs上的block saveAsObjectFile 将rdd中每10个元素组成一个array,然后将这个array序列化,映射为(null,bytesWritable(y)) 写入hdfs为Sequ…

本质上在Actions算子中通过SparkContext运行提交作业的runJob操作,触发了RDD DAG的运行. 依据Action算子的输出空间将Action算子进行分类:无输出. HDFS. Scala集合和数据类型. 无输出 foreach 对RDD中的每一个元素都应用f函数操作,不返回RDD和Array,而是返回Uint. 图中.foreach算子通过用户自己定义函数对每一个数据项进行操作. 本例中自己定义函数为println,控制台打印全部数据项. 源代码: /** * Applie…

今天先把spark的各种基本转换和动作总结下,以后有时间把各种用法放上去. 1 RDD基本转换操作    map.flagMap.distinct coalesce.repartition coalesce.repartition randomSplit.glom union.intersection.subtract mapPartitions.mapPartitionsWithIndex mapPartitions.mapPartitionsWithIndex zip.zipPartitio…

Spark学习之路Spark之RDD 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 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.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.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. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 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.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.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. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片…

Resilient Distributed dataset , 弹性分布式数据集. 分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现. RDD是Spark最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能够被并行操作的数据集合,不同的数据集格式对应不同的RDD实现. RDD必须是可序列化的.RDD可以cache到内存中,每次对RDD数据集的操作之后的结果,都可以存放到内存中, 下一个操作可以直接从内存中输入,省去了MapReduce大量的磁盘IO操作. 这对于迭代运算比较常见…

map 将一个RDD中的每个数据项,通过map中的函数映射变为一个新的元素. 输入分区与输出分区一对一,即:有多少个输入分区,就有多少个输出分区. flatMap 属于Transformation算子,第一步和map一样,最后将所有的输出分区合并成一个. 使用flatMap时候需要注意:flatMap会将字符串看成是一个字符数组. distinct 对RDD中的元素进行去重操作. coalesce def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean…

RDD的概述 什么是RDD? 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.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.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的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处…

aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) 入参: zeroValue表示一组初值 Tuple seqOp表示在各个分区partition中进行 什么样的聚合操作,支持不同类型的聚合 Func combOp表示将不同分区partition聚合后的结果再进行聚合,只能进行同类型聚合 Func 返回: 聚合后的结果,不是RDD,是一个python对象 下面是对一组数进行累加,并计算数据的长度的例子 # sum, sum1, sum2 的数据类型跟zeroValue一样,…