这个操作的作用依据同样的key的全部的value存储到一个集合中的一个玩意. def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] = self.withScope {  groupByKey(defaultPartitioner(self))} 在做groupByKey的操作时,由于须要依据key对数据进行又一次的分区操作,因此这个操作须要有一个partitioner的实例.默认是hash算子.这个操作依据当前操作的RDD中是否有partitioner,同一时候这个p…

该函数主要功能:通过指定的排序规则与进行排序操作的分区个数,对当前的RDD中的数据集按KEY进行排序,并生成一个SHUFFLEdrdd的实例,这个过程会运行shuffle操作,在运行排序操作前,sortBy操作会运行一次到两次的数据取样的操作,取出RDD中每一个PARTITION的部分数据,并依据进行分区的partition的个数,按key的compare大小把某个范围内的key放到一个指定的partition中进行排序. 该函数的操作演示样例: import org.apache.spark.…

Spark JDBC系列--取数的四种方式 一.单分区模式 二.指定Long型column字段的分区模式 三.高自由度的分区模式 四.自定义option参数模式 五.JDBC To Other Databases 5.1Scala 5.2Java 5.3Python 一.二.三.四标题原文地址: 简书:wuli_小博:Spark JDBC系列–取数的四种方式 一.单分区模式 函数: def jdbc(url: String, table: String, properties: Properti…

欢迎指导与讨论:) 前言 本文是笔者翻译 RxJS 5.X 官网各类operation操作系列的的第一篇 -- transform转换.如有错漏,希望大家指出提醒O(∩_∩)O.更详细的资料尽在rxjs官网 [http://reactivex.io/rxjs/manual/overview.htm]与带有demo例子的网站[http://xgrommx.github.io/rx-book/content/observable]. 本文有关于transform操作的内容:buffer.buffer…

转自: http://www.cnblogs.com/magj2006/p/4316264.html spark 系列文章汇总 源码导读 spark 源码导读1 从spark启动脚本开始 spark 源码导读2 进一步窥探Master.Worker启动及通信机制 spark 源码导读3 进一步理解脚本调用关系 spark 源码导读5 列举spark引用的框架和算法 spark 源码导读6 App, Driver 及 Worker的容错恢复 以spark源码为参照分析模式匹配及种类 GraphX…

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…

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…

Spark 优缺点分析 以下翻译自Scikit. The advantages of support vector machines are: (1)Effective in high dimensional spaces.在高维空间表现良好. (2)Still effective in cases where number of dimensions is greater than the number of samples.在数据维度大于样本点数时候,依然可以起作用 (3)Uses a su…

本博文主要内容:  1.再次思考pipeline 2.窄依赖物理执行内幕 3.宽依赖物理执行内幕 4.Job提交流程 一:再次思考pipeline 即使采用pipeline的方式,函数f对依赖的RDD中的数据的操作也会有2种方式: 1:f(record), f作用于集合的每一条记录,每次只作用于一条记录. 2.f(redord), f一次性作用于集合的全部数据. Spark采用的是第一种方式,原因: 1.spark无需等待,可以最大化的使用集群计算资源. 2.减少OOM的发生 3.最大化的有利于…

本博文的主要内容如下:  1.通过案例观察Spark架构 2.手动绘制Spark内部架构 3.Spark Job的逻辑视图解析 4.Spark Job的物理视图解析 1.通过案例观察Spark架构 spark-shell中,默认情况下,没有任何的Job. 从Master角度讲:   1.管理CPU.MEM等资源(也考虑网络) 2.接收Driver端提交作业的请求,并为其分配资源(APPid等) 注:spark默认是粗粒度,即spark作业提交的时候就会为我们作业分配资源,后续运行的过程中一般使用…