案例 aggregateByKey算子其实相当于是针对不同“key”数据做一个map+reduce规约的操作. 举一个简单的在生产环境中的一段代码 有一些整理好的日志字段,经过处理得到了RDD类型为(String,(String,String))的List格式结果,其中各个String代表的是:(用户名,(访问时间,访问页面url)) 同一个用户可能在不同的时间访问了不同或相同的页面,为了合并同一个用户的访问行为,写了下面这段代码,用到aggregateByKey. val data = sc.…

释义 aggregateByKey逻辑类似 aggregate,但 aggregateByKey针对的是PairRDD,即键值对 RDD,所以返回结果也是 PairRDD,结果形式为:(各个Key, 同样Key对应的Value聚合后的值) aggregateByKey先将每个partition内元素进行分组计算,然后将每个partition的计算结果进行combine,得到最终聚合结果.且最终结果允许跟原始RDD类型不同 方法签名如下: def aggregateByKey[U: ClassTa…

常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 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 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext…

Spark-reduceByKey-深入理解 spark.apache.org_百度搜索 Apache Spark™ - Lightning-Fast Cluster Computing reducebykey 多个value_百度搜索 spark python初学(一)对于reduceByKey的理解 - rifengxxc的博客 - CSDN博客 spark reducebykey计算多个value的值?如图-CSDN论坛 Spark算子reduceByKey深度解析 - CSDN博客 Sp…

PairRDD 有几个比较麻烦的算子,常理解了后面又忘记了,自己按照自己的理解记录好,以备查阅 1.aggregateByKey aggregate 是聚合意思,直观理解就是按照Key进行聚合. 转化: RDD[(K,V)] ==> RDD[(K,U)] 可以看出是返回值的类型不需要和原来的RDD的Value类型一致的. 在聚合过程中提供一个中立的初始值. 原型:     def  aggregateByKey[U:ClassTag](zeroValue:U, partitioner:Parti…

spark-聚合算子aggregatebykey Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result type, U, than the type of the values in this RDD, V. Thus, we need one operation for…

http://lxw1234.com/archives/2015/07/363.htm Spark算子:RDD基本转换操作(1)–map.flagMap.distinct Spark算子:RDD创建操作 Spark算子:RDD基本转换操作(2)–coalesce.repartition Spark算子:RDD基本转换操作(3)–randomSplit.glom Spark算子:RDD基本转换操作(4)–union.intersection.subtract Spark算子:RDD基本转换操作(5…

Spark机器学习 Day2 快速理解机器学习 有两个问题: 机器学习到底是什么. 大数据机器学习到底是什么. 机器学习到底是什么 人正常思维的过程是根据历史经验得出一定的规律,然后在当前情况下根据这种规律来预测当前的情况下该怎么做,这种过程就是一个机器学习的过程. 我们可以发现,这个过程里有规律和当前的情况.规律就是模型,当前情况就是当前的数据,会根据当前的情况会根据不同的规律来得出不同的结论来驱动下一个行为,就是数据驱动的一种决策方式,这和我们编程用的指令驱动方式是完全不同的. 机器学习是根…

spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallelize(List() val…

  UserView--第二种方式(避免第一种方式Set饱和),基于Spark算子的java代码实现   测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.jav…

UserView--第一种方式set去重,基于Spark算子的java代码实现 测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap…

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131…

spark Graph 的PregelAPI 理解和使用 图本质上是一种递归的数据结构,可以使用Spark GraphX 的PregelAPI接口对图数据进行批量计算, 之前一直不怎么理解Pregel计算模型,因此花点时间整理一下,该api的理解以及使用方法等. 1.Pregel的计算模型 Pregel接口的官方定义: /** * Execute a Pregel-like iterative vertex-parallel abstraction. The * user-defined ver…

Spark算子总结(带案例) spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallel…

Spark算子实战应用 数据集 :http://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens 1M Datase 相关数据文件 : users.dat ---UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code movies.dat --- MovieID::Title::Genres ratings.dat ---UserID::MovieID::Rating::Timestamp SogouQ.mini 完成以下业务需求…

Spark 是大数据领域的一大利器,花时间总结了一下 Spark 常用算子,正所谓温故而知新. Spark 算子按照功能分,可以分成两大类:transform 和 action.Transform 不进行实际计算,是惰性的,action 操作才进行实际的计算.如何区分两者?看函数返回,如果输入到输出都是RDD类型,则认为是transform操作,反之为action操作. 准备 准备阶段包括spark-shell 界面调出以及数据准备.spark-shell 启动命令如下: bin/spark-s…

一.spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子:在使用的时候,spark是不会真正执行,直到需要行动算子之后才会执行.在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD. 二.在编写spark程序的时候,会遇到可以通过spark算子完成的操作,同时,scala原生语法也可以完成的操作是,两者的区别是什么? scala在执行语句的时候是在JVM进程执行,所有的计算全是在JVM中通过相应的调度完成. 而spark的RDD执行时,是通过分布式计算的方式完成. 三.转换算子的使用 map算…

一.基本介绍 rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc) 其中第一个函数是初始值 3代表每次分完组之后的每个组的初始值. seqFunc代表combine的聚合逻辑 每一个mapTask的结果的聚合成为combine combFunc reduce端大聚合的逻辑 ps:aggregateByKey默认分组 二.代码 from pyspark import SparkConf,SparkContext from __builtin__ import str c…

一.基本介绍 rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc) 其中第一个函数是初始值 3代表每次分完组之后的每个组的初始值. seqFunc代表combine的聚合逻辑 每一个mapTask的结果的聚合成为combine combFunc reduce端大聚合的逻辑 ps:aggregateByKey默认分组 二.源码 三.代码 from pyspark import SparkConf,SparkContext from __builtin__ import…

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方…

aggregateByKey 这个RDD有点繁琐,整理一下使用示例,供参考 直接上代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by Edward on 2016/10/27. */ object AggregateByKey { def main(args: Array[String]) { val sparkConf: SparkConf =…

map map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func. 返回通过函数func传递源的每个元素形成的新的分布式数据集.通过函数得到一个新的分布式数据集. var rdd = session.sparkContext.parallelize(1 to 10) rdd.foreach(println) println("===…

一.在聚合前在map端先预聚合 使用reduceByKey/aggregateByKey代替groupByKey 二.一次处理一个分区的数据,不过要注意一个分区里的数据不要太大,不然会报oom * 使用mapPartitions代替map * 使用foreachPartitions代替foreach 三.使用重分区 * 在过滤后使用算子coalesce(),避免过滤后可能产生的数据倾斜 四.对多次使用的rdd进行持久化,增加rdd的复用性. 每个rdd都会有一个血缘链,如果某个算子的上游rdd能…

1:Zip算子 def zip[U](other: RDD[U])(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[(T, U)] 将两个RDD做zip操作,如果当两个RDD分区数目不一样的话或每一个分区数目不一样的话则会异常. 例如: val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6),2) val rdd2 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6),3) rdd.zip(rdd1).collect 异常信息…

1.map 一条一条读取 def map(): Unit ={ val list = List("张无忌", "赵敏", "周芷若") val listRDD = sc.parallelize(list) val nameRDD = listRDD.map(name => "Hello " + name) nameRDD.foreach(name => println(name)) } 2.flatMap 扁平化…

package com.dingxin.datainit import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by zhen on 2018/12/18. */ object RDDTransform { def main(args: Array[String]) { Logger.getLogger("org.apache.spark").setL…

== 转载 == http://blog.csdn.net/houmou/article/details/52531205 Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系.针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 宽依赖与窄依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区…

在spark中,reduceByKey.groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多,结合使用过程中的体会简单总结: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作,最重要的是它能够在本地先进行merge操作,并且merge操作可以通过函数自定义: •groupByKey 也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义…

ation算子通过sparkContext执行提交作业的runJob,触发rdd的DAG执行 (foreach) foreach(f) 会对rdd中的每个函数进行f操作,下面的f操作就是打印输出没有元素  saveAsTextFile 将rdd保存到hdfs指定的路径,将rdd中每一个分区保存到hdfs上的block saveAsObjectFile 将rdd中每10个元素组成一个array,然后将这个array序列化,映射为(null,bytesWritable(y)) 写入hdfs为Sequ…

Shuffle本意是 混洗, 洗牌的意思, 在MapReduce过程中需要各节点上同一类数据汇集到某一节点进行计算,把这些分布在不同节点的数据按照一定的规则聚集到一起的过程成为Shuffle. 在Hadoop的MapReduce框架中, Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁, Map的数据要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节. 由于Shuffle涉及到磁盘的读写和网络的传输, 所以Shuffle的性能高低直接影响到整个程序的性能和吞吐量. MapReduce中的Shu…