1) union(otherRDD)RDD-->UnionRDD2) groupByKey(numPartitions)RDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDDgroupByKey() 只需要将 Key 相同的 records 聚合在一起,一个简单的 shuffle 过程就可以完成.3) reduceyByKey(func, numPartitions)reduceyByKey() 相当于传统的 MapReduceRDD-->MapPartition…

import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext} object Transformation { def main(args: Array[String]): Unit = { val config: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Transfor…

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…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依…

RDD的操作 RDD支持两种操作:转换和动作. 1)转换,即从现有的数据集创建一个新的数据集. 2)动作,即在数据集上进行计算后,返回一个值给Driver程序. 例如,map就是一种转换,它将数据集每一个元素都传递给函数,并返回一个新的分布式数据集表示结果.另一个方面,reduce是一种动作,通过一些函数将所有元素叠加起来,并将最终结果返回Driver(还有一个并行的reduceByKey,能返回一个分布式数据集). 下图描述了从外部数据源创建RDD,经过多次转换,通过一个动作操作将结果写回外部…

摘要:   RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集   RDD有两种操作算子:          Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑操作          Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算   本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:…

这两天一直在写spark程序,遇到了一个奇怪的问题. 问题简单描述如下,有两个RDD,设为rdd_a,rdd_b,当将这两个rdd合并的时候,spark会在运行中卡死. 解决方式也是奇葩. 只要在合并这两个rdd之前,分别执行rdd_a.count(),rdd_b.count(),程序就又能够愉快的走下去了. 也就是说如果在转换操作的时候程序运行卡死,请尝试在转换操作之前,先对RDD进行行动操作. 参考: stackOverFlow…

在从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(2)中我们看到Spark为了支持迭代和交互式数据挖掘,而明确提出了内存中可重用的数据集RDD.RDD的只读特性,再加上粗粒度转换操作形成的Lineage,形成了它独立的高效容错机制. RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力,来支持多种多样的应用需求呢?先看看RDD究竟有哪些API,然后看它们如何模拟Google经典的MapReduce和图数据处理框架Pregel. RDD的API 转换 def map[U](f: T => U): RDD…

不多说,直接上干货! Pair RDD的transformation操作 Pair RDD转换操作1 Pair RDD 可以使用所有标准RDD 上转化操作,还提供了特有的转换操作. Pair RDD转换操作2…

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…