声明:本文转自<在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API>   在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速…

原文链接:在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API 在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速度很快(通常比…

ThinkPHP自3.1以后的版本,F函数保存数组时先序列化后再保存到文件中,因为我需要使用C方法来读取自定义配置文件,故需要把PHP数组保存到文件中以便C方法读取,PHP保存数组到文件的方法如下: $siteConfig = array('siteName' => '小策一喋 - 专注WEB开发及系统运维技术','keyword' => '前端设计,后端开发,系统运维'); $content = '<?php return ' . var_export($siteConfig, tru…

package com.example.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import…

RDD是个抽象类,定义了诸如map().reduce()等方法,但实际上继承RDD的派生类一般只要实现两个方法: def getPartitions: Array[Partition] def compute(thePart: Partition, context: TaskContext): NextIterator[T] getPartitions()用来告知怎么将input分片: compute()用来输出每个Partition的所有行(行是我给出的一种不准确的说法,应该是被函数处理的一个…

对API的解释: 1.1 transform l  map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func,然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集 l  filter(func) : 对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func,然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD l  flatMap(func):和map差不多,但是flatMap生成的是多个结果 l  mapPartitions(func):和map很像,但是ma…

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.…

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…

转载自:http://www.tuicool.com/articles/7VNfyif 王联辉,曾在腾讯,Intel 等公司从事大数据相关的工作.2013 年 - 2016 年先后负责腾讯 Yarn 集群和 Spark 平台的运营与研发.曾负责 Intel Hadoop 发行版的 Hive 及 HBase 版本研发.参与过百度用户行为数据仓库的建设和开发,以及淘宝数据魔方和淘宝指数的数据开发工作.给 Spark 社区贡献了 25+ 个 patch,接受的重要特性有 python on yarn-…

首先我们要建立 sparkconf 配置文件,然后通过配置文件来建立sparkcontext. import org.apache.spark._ object MyRdd { def main(args:Array[String]): Unit ={ //初始化配置:设置主机名和程序主类的名字 val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyRdd"); //通过conf来创建spark…