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…

重难点 一.parallelize 方法 一般来说,Spark会尝试根据集群的状况,来自动设定slices的数目.然而,你也可以通过传递给parallelize的第二个参数来进行手动设置. data_reduce = sc.parallelize([1, 2, .5, .1, 5, .2], 1) works = data_reduce.reduce(lambda x, y: x / y) 10.0 data_reduce = sc.parallelize([1, 2, .5, .1, 5, .…

aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) 入参: zeroValue表示一组初值 Tuple seqOp表示在各个分区partition中进行 什么样的聚合操作,支持不同类型的聚合 Func combOp表示将不同分区partition聚合后的结果再进行聚合,只能进行同类型聚合 Func 返回: 聚合后的结果,不是RDD,是一个python对象 下面是对一组数进行累加,并计算数据的长度的例子 # sum, sum1, sum2 的数据类型跟zeroValue一样,…

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记录一些pyspark常用的用法,用到的就会加进来 pyspark指定分区个数 通过spark指定最终存储文件的个数,以解决例如小文件的问题,比hive方便,直观 有两种方法,repartition,coalesce,并且,这两个方法针对RDD和DataFrame都有 repartition和coalesce的区别: repartition(numPartitions:Int):RDD[T] coalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false):RD…

本文主要介绍Spark的一些基本算子,PySpark及Spark SQL 的使用方法. 虽然我从2014年就开始接触Spark,但几年来一直没有真正地学以致用,时间一久便忘了如何使用,直到在工作中用到才再次捡起来.遂再整理一番,留作备忘. Apache Spark - Unified Engine for large-scale data analytics 支持的语言有:Python, SQL, Scala, Java, R. 因为Spark采用Scala开发,因此Scala接口是原生的.全面…

[Spark][Python]sortByKey 例子的继续 RDD的collect() 作用是什么? “[Spark][Python]sortByKey 例子”的继续 In [20]: mydata004.collect() Out[20]: [[u'00001', u'sku933'], [u'00001', u'sku022'], [u'00001', u'sku912'], [u'00001', u'sku331'], [u'00002', u'sku010'], [u'00003',…

pyspark Python3.7环境设置 及py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe解决! 环境设置 JDK: java version "1.8.0_66" Python 3.7 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz 环境变量 export PYSPARK_PYTHON=…

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…