Learning Spark中文版--第六章--Spark高级编程（2）

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Learning Spark中文版--第六章--Spark高级编程（2）

Working on a Per-Partition Basis(基于分区的操作) 以每个分区为基础处理数据使我们可以避免为每个数据项重做配置工作.如打开数据库连接或者创建随机数生成器这样的操作,我们希望避免为每个元素重做配置工作.Spark有分区版本的map和foreach,通过让RDD的每个分区只运行一次代码,可帮助降低这些操作的成本. 回到我们的呼号例子中,有一个无线电台呼号的在线数据库,我们可以查询联系日志的公共列表.通过使用基于分区的操作,我们可以分享数据库的连接池来避免为多个连接配置…

Learning Spark中文版--第六章--Spark高级编程（1）

Introduction(介绍) 本章介绍了之前章节没有涵盖的高级Spark编程特性.我们介绍两种类型的共享变量:用来聚合信息的累加器和能有效分配较大值的广播变量.基于对RDD现有的transformation(转换),我们针对构建成本高的任务引入批量操作,如查询数据库.为了扩展我们可使用工具的范围,我们介绍Spark与外部程序交互的方法,例如用R编写的脚本. 在本章中,我们将以无线电台的通话记录作为输入构造一个示例.这些日志至少包括联系电台的呼号.呼号由国家分配,并且每个国家有自己的呼号范围,…

简学Python第六章__class面向对象编程与异常处理

Python第六章__class面向对象编程与异常处理欢迎加入Linux_Python学习群群号:478616847 目录: 面向对象的程序设计类和对象封装继承与派生多态与多态性特性property 静态方法与类方法异常处理一.面向对象的程序设计在Python中大家一定听过一句话,叫做一切皆对象,字典.序列.数字和字符串都是根据类来创建的,在python中面向对象(object)编程是python的核心概念,类(class)最终解释了面向对象编程思想(OOP),同样类也是…

Learning Spark中文版--第三章--RDD编程（2）

Common Transformations and Actions 本章中,我们浏览了Spark中大多数常见的transformation(转换)和action(开工).在包含特定数据类型的RDD上可以进行额外的操作,例如,可以对纯数字RDD使用统计函数,对键值对的RDD进行聚合操作.后面的章节我们会介绍这些特别的操作和RDD类型间的转换. Basic RDD (基础RDD) 首先,在忽略数据的影响的前提下,我们将描述所有的RDD上可以执行的transformation和action.…

Learning Spark中文版--第五章--加载保存数据（2）

SequenceFiles(序列文件) SequenceFile是Hadoop的一种由键值对小文件组成的流行的格式.SequenceFIle有同步标记,Spark可以寻找标记点,然后与记录边界重新同步.Spark还可以从多个节点并行高效地读取SequenceFile.SequenceFile也是Hadoop MapReduce中job的常用输入输出格式,如果你正使用着Hadoop系统,数据很有可能就是SequenceFile格式的. SequenceFile是由实现HadoopWrita…

Spark入门（六）--Spark的combineByKey、sortBykey

spark的combineByKey combineByKey的特点 combineByKey的强大之处,在于提供了三个函数操作来操作一个函数.第一个函数,是对元数据处理,从而获得一个键值对.第二个函数,是对键值键值对进行一对一的操作,即一个键值对对应一个输出,且这里是根据key进行整合.第三个函数是对key相同的键值对进行操作,有点像reduceByKey,但真正实现又有着很大的不同. 在Spark入门(五)--Spark的reduce和reduceByKey中,我们用reduce进行求平均值…