Spark RDD关联操作小结

前言 Spark的rdd之间的关系需要通过一些特定的操作来实现, 操作比较多也,特别是一堆JOIN也挺容易让人产生混乱的. 因此做了下小结梳理一下. 准备数据 var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","a1"),("C","c1"),("D","d1"),("F","f1"),("F","f2…

fold 操作区别与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with…

scala lambda 表达式 & spark RDD函数操作

形式:(参数)=> 表达式 [ 一种匿名函数 ] 例1:map(x => x._2) 解:x=输入参数,“=>” 右边是表达式(处理参数): x._2 : x变为(**,x,**...)元组的第二个元素: map ():将每一条输入参数映射为一个新的对象,在spark中会生成新的RDD,如下 flatmap ()对比例2:filter(line=>line.split(",")=="Tom")- 过滤解:先 line.split(“,”…

Spark RDD 操作

1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合 parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD.其函数定义如下: ) scala> sc.defaultParallelism res0: Int = 2 由以上可知,如果第二个参数如果不设置默认为2,默认的并行度最大不超过2. 实例1:读取本地文件创建RDD scala> val rdd1=sc.textFile("file:///usr/local/doc/name1.txt") rdd1: org.…

Spark RDD、DataFrame原理及操作详解

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…

Spark RDD操作(1)

https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Ma…

Spark RDD概念学习系列之RDD的操作（七）

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…