转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/cb71cd3ac5d7965a2c61891659264d54.html leftOuterJoin和rightOuterJoin--Transformation类算子 代码示例  …

Spark的join与mysql的join类似,mysql的join是将表与表之间连接查询,spark中join是将RDD数据集进行连接,Spark主要有join.leftOuterJoin.rightOuterJoin及fullOuterJoin这4种连接 join:相当于mysql的INNER JOIN,当join左右两边的数据集都存在时才返回 leftOuterJoin:相当于mysql的LEFT JOIN,leftOuterJoin返回数据集左边的全部数据和数据集左边与右边有交集的数据…

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…

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…

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…

  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…

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("===…

map 将一个RDD中的每个数据项,通过map中的函数映射变为一个新的元素. 输入分区与输出分区一对一,即:有多少个输入分区,就有多少个输出分区. flatMap 属于Transformation算子,第一步和map一样,最后将所有的输出分区合并成一个. 使用flatMap时候需要注意:flatMap会将字符串看成是一个字符数组. distinct 对RDD中的元素进行去重操作. coalesce def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean…

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…

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…

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…

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…

1.collect算子 *使用foreachACTION操作 ,collect在远程集群中遍历RDD的元素 *使用collect操作,将分布式在远程集群中的数据拉取到本地 *这种方式不建议使用,如果数据量大,会使用大量 的网络带宽 *这种方式不建议使用. package kw.test.action; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import org.apache.spark…

1.spark的算子分为转换算子和Action算子,Action算子将形成一个job,转换算子RDD转换成另一个RDD,或者将文件系统的数据转换成一个RDD 2.Spark的算子介绍地址:http://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html 3.Spark操作基本步骤[java版本,其他语言可以根据官网的案例进行学习] (1)创建配置文件,将集群的运行模式设置好,给作业起一个名字,可以使用set方法其他配置设入. SparkC…

package spark_example01; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Random; /** */ public class PeopleInfoFileGenerator { public static void main(String[] args){ File file = new File("/Users/xls/Deskt…

Aggregate函数 一.源码定义 /** * Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using * given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result * type, U, than the type of t…

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…

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…

假设我们有一组个人信息,我们针对人的性别进行分组统计,并进行统计每个分组中的记录数. scala> val people = List(("male", "Mobin"), ("male", "Kpop"), ("female", "Lucy"), ("male", "Lufei"), ("female", "A…

def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 该函数根据partitioner函数生成新的ShuffleRDD,将原RDD重新分区. scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array((1,"A"),(2,"B"),(3,"C"),(4,"D")),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Strin…

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…

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…

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.…