Spark RDD: Transformation Meaning map(func) 返回一个新的分布式数据集,该数据集是通过将源的每个元素传递给函数func处理形成的. filter(func) 返回一个新的数据集,该数据集是通过func处理后在其上返回true 的源元素形成的. flatMap(func) 与map相似,但是每个输入项都可以映射成0个或多个输出项(因此func应该返回Seq而不是单个项). mapPartitions(func) 与map相似,但是分别在每个RDD的分区(块…

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey…

本文目的     最近在使用Spark进行数据清理的相关工作,初次使用Spark时,遇到了一些挑(da)战(ken).感觉需要记录点什么,才对得起自己.下面的内容主要是关于Spark核心-RDD的相关的使用经验和原理介绍,作为个人备忘,也希望对读者有用.     为什么选择Spark     原因如下 代码复用:使用Scala高级语言操作Spark,灵活方便,面向对象,函数编程的语言特性可以全部拿来.Scala基本上可以无缝集成java及其相关库.最重要的是,可以封装组件,沉淀工作,提高工作效率…

Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算. 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业.   Action 算子会触发 Spark 提交作业(Jo…

本章内容: 1.功能描述 本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说…

本章内容: 1.功能概述 SparkEnv是Spark的执行环境对象,其中包括与众多Executor执行相关的对象.Spark 对任务的计算都依托于 Executor 的能力,所有的 Executor 都有自己的 Spark 的执行环境 SparkEnv.有了 SparkEnv,就可以将数据存储在存储体系中:就能利用计算引擎对计算任务进行处理,就可以在节点间进行通信等.在local模式下Driver会创建Executor,local-cluster部署模式或者Standalone部署模式下Wor…

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark(1)转自:http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html 阅读本文章可以带着下面问题:1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单)2.Spark与MapReduce不同在什么地方3.Spark为什么比Hadoop灵活4.Spark局限是什么5.什么情况下适合使用Spark 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(2)转自:http://www.aboutyun.com/threa…

spark 核心 spark core RDD创建 >>> RDD转换 >>> RDD缓存 >>> RDD行动 >>> RDD输出 RDD[Resilient Distributed Dataset] 它是一个弹性分布式数据集,具有良好的通用性.容错性与并行处理数据的能力,为用户屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理,为用户提供了一组方便的数据转换与求值方法. 弹性 存储弹性:n内存与磁盘d额自动切换 容错弹性:数据丢失可以自动恢复 j计算…

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…

一.SPARK-CORE 1.spark核心模块是整个项目的基础.提供了分布式的任务分发,调度以及基本的IO功能,Spark使用基础的数据结构,叫做RDD(弹性分布式数据集),是一个逻辑的数据分区的集合,可以跨机器.RDD可以通过两种方式进行创建,一种是从外部的数据集引用数据,第二种方式是通过在现有的RDD上做数据转换.RDD抽象是通过语言集成的API来进行暴露,它简化了编程的复杂度,因为这种操纵RDD的方式类似于操纵本地数据集合 二.RDD变换(API阅读) ** * A Resilient…

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

一.简介 参考博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by Administrator on 2019/1…

前言:本文是我学习Spark 源码与内部原理用,同时也希望能给新手一些帮助,入道不深,如有遗漏或错误的,请在原文评论或者发送至我的邮箱 tongzhenguotongzhenguo@gmail.com 摘要: 1.作业调度核心--DAGScheduler 2.DAGScheduler类说明 2.1DAGScheduler 2.2ActiveJob 2.3Stage 2.4Task 3.工作流程 3.1划分Stage 3.2生成Job,提交Stage 3.3任务集的提交 3.4任务作业完成状态的监…

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…

大家好!转眼又到了经验分享的时间了.吼吼,我这里没有摘要也没有引言,只有单纯的经验分享,请见谅哦! 言归正传,目前在大数据领域能够提供的核心计算的工具,如离线计算hadoop生态圈的mr计算模型,以及依赖mr的hive:在spark生态圈中包含spark core和spark sql.实时计算领域中有storm和spark streaming. 那么单纯看技术核心,本质上就是mr和spark 两种计算模型的竞争,那么storm会在以后的分享中提及,这里不做介绍. 之前很多人都在呼吁说spark的…

spark运行结构图如下: spark基本概念 应用程序(application):用户编写的spark应用程序,包含驱动程序(Driver)和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码,在执行过程中由一个或者多个作业组成. 驱动程序(dirver):spark中Driver即运行上述Application的main函数并且创建sparkContext,其中sparkcontext的目的是为了准备spark应用程序的运行环境.在 spark中由sparkcontext负责与cluster…

一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读的,所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时,原有 RDD 不会改变. 1.1.设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下…

Spark中最核心的概念为RDD(Resilient Distributed DataSets)中文为:弹性分布式数据集,RDD为对分布式内存对象的 抽象它表示一个被分区不可变且能并行操作的数据集:RDD为可序列化的.可缓存到内存对RDD进行操作过后还可以存到内存中,下次操作直接把内存中RDD作为输入,避免了Hadoop MapReduce的大IO操作: RDD生成 Spark所要处理的任何数据都是存储在RDD之中,目前两种方式可以生成一个RDD: 1.从RDD进行转换操作 2.使用外部存储系统…

Spark学习笔记总结 01. Spark基础 1. 介绍 Spark可以用于批处理.交互式查询(Spark SQL).实时流处理(Spark Streaming).机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX). Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入Hadoop的生态系统,以弥补MapReduce的不足. 2. Spark-Shell spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序,用户可以在该命令行下用scala编写spark…

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是…

创建RDD: 1:使用程序中的集合创建RDD,主要用于进行测试,可以在实际部署到集群运行之前,自己使用集合构造测试数据,来测试后面的spark应用流程. 2:使用本地文件创建RDD,主要用于临时性地处理一些储存了大量数据的文件 3:使用HDFS文件创建RDD,应该是最常用的生产环境处理方式,主要可以针对HDFS上储存的大数据,进行离线处理操作. //创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName=("//跟类名一样")…

一.RDD概述      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.      2.RDD属性      (1). 一组分片(Partition),即数据集…

1:什么是Spark的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. 2:RDD的属性: a.一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个…

文章正文 RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候…

https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/52538254 为什么单独讲解combineByKey? 因为combineByKey是Spark中一个比较核心的高级函数,其他一些高阶键值对函数底层都是用它实现的.诸如 groupByKey,reduceByKey等等 如下给出combineByKey的定义,其他的细节暂时忽略(1.6.0版的函数名更新为combineByKeyWithClassTag)   def combineByKey[…

本文主要内容来自于<Hadoop权威指南>英文版中的Spark章节,能够说是个人的翻译版本号,涵盖了基本的Spark概念.假设想获得更好地阅读体验,能够訪问这里. 安装Spark 首先从spark官网下载稳定的二进制分发版本号,注意与你安装的Hadoop版本号相匹配: wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.6.0/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 解压: tar xzf spark-x.y.z-bin-di…

简介 spark RDD操作具体参考官网:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview RDD全称叫做Resilient Distributed Datasets,直译为弹性分布式数据集,是spark中非常重要的概念. 首先RDD是一个数据的集合,这个数据集合被划分成了许多的数据分区,而这些分区被分布式地存储在不同的物理机器当中,如图: 我们反过来想一下,RDD就是很多物理数据块的逻辑抽象.不仅如此…

1. RDD概述 1.1 什么是RDD (1) RDD(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,它是Spark的基本数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. (2) 具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度.可伸缩性. (3) 查询速度快:在执行多个查询时,可以显示的将工作集缓存到内存中,后续的查询能够重用缓存的工作集. 1.2 RDD的属性 打开Spark源代码,源码的注释中对RDD的描述如下图.     (1) A list…

package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.Partitioner; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;…

package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.ap…