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…

map map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func. 返回通过函数func传递源的每个元素形成的新的分布式数据集.通过函数得到一个新的分布式数据集. var rdd = session.sparkContext.parallelize(1 to 10) rdd.foreach(println) println("===…

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…

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131…

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:…

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…

Spark操作算子本质-RDD的容错spark模式1.standalone master 资源调度 worker2.yarn resourcemanager 资源调度 nodemanager在一个集群中只能有一个资源调度,如果有两个资源调度的话,master和resourcemanager之间是不通信的,master分配某个资源,resourcemanager是不知道的一个application对应一个driver,driver是用来分配任务的 流程示意分布式文件系统(File system)加…

目录 测试准备 一.Value类型转换算子 map(func) mapPartitions(func) mapPartitions和map的区别 mapPartitionsWithIndex(func) flatMap(func) glom groupBy(func) filter(func) sample(withReplacement, fraction, seed):抽样 distinct([numTasks]))去重 coalesce(numPartitions)重分区 repartit…

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))…

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…