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…

不多说,直接上干货! Pair RDD的action操作 所有基础RDD 支持的行动操作也都在pair RDD 上可用…

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)   上篇博客讨论了Spark Streaming 程序动态生成Job的过程,并留下一个疑问: JobScheduler将动态生成的Job提交,然后调用了Job对象的run方法,最后run方法的调用是如何触发RDD的Action操作,从而真正触发Job的执行的呢?本文就具体讲解这个问题.   一.DStream和RDD的关系     DSream 代表了一系列连续的RDD,DStream中每…

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件…

弹性分布式数据集(RDD) Spark是以RDD概念为中心运行的.RDD是一个容错的.可以被并行操作的元素集合.创建一个RDD有两个方法:在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合:从外部存储系统中引用一个数据集.RDD的一大特性是分布式存储,分布式存储在最大的好处是可以让数据在不同工作节点并行存储,以便在需要数据时并行运算.弹性指其在节点存储时,既可以使用内存,也可已使用外存,为使用者进行大数据处理提供方便.除此之外,RDD的另一大特性是延迟计算,即一个完整的RDD运行任务被分为两部分:Tran…

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…

本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. 对单个 Pair RDD 的转化操作 下面会对 Pair RDD 的一些转化操作进行解释.先假设我们有下面这些RDD(在pyspark中操作): nums = sc.parallelize( [ (1,2) ,(3,4) ,(3,6) ] ) x = sc.parallelize( [ (1,[2,4,5]) ,(4,[7,8,0]) ,(4,[6,7,5])] ) reduceByKey 概述:合并具有相同键值的值. 例子: >>&…

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…

不多说,直接上干货! action操作  …

1.什么是RDD? 上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD.简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据. RDD的全名是Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征: 1.有一个分片列表.就是能被切分,和hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算. 2.有一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数. 3.对其他的RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依…