a=[[1,2,3,2,3,4],[3,4,5,6,7,5,3,2]]b=sc.parallelize(a) d=b.flatMap(lambda x:x)  #铺平 ,形成一个rdd e=d.distinct() e.collect()  => [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]…

对API的解释: 1.1 transform l  map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func,然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集 l  filter(func) : 对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func,然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD l  flatMap(func):和map差不多,但是flatMap生成的是多个结果 l  mapPartitions(func):和map很像,但是ma…

上一节简单介绍了Spark的基本原理以及如何调用spark进行打包一个独立应用,那么这节我们来学习下在spark中如何编程,同样先抛出以下几个问题. Spark支持的数据集,如何理解? Spark编程中常用到的操作? 一.RDD基础 1.RDD简介 在上一节的组件图Spark Core中我们简单提到了对弹性分布式数据集:RDD(Resilient Distributed DataSet),它表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合,是Spark主要得编程抽象.一般我们广为熟知的数值类型是整…

面试题引出: 简述Spark的宽窄依赖,以及Spark如何划分stage,每个stage又根据什么决定task个数? Stage:根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage,遇到一个宽依赖则划分一个Stage. Task:Stage是一个TaskSet,将Stage根据分区数划分成一个个的Task. 请列举Spark的transformation算子(不少于8个),并简述功能 1)map(func):返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成. 2)…

RDD 介绍 RDD,全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集),是Spark最为核心的概念,是Spark对数据的抽象. RDD是分布式的元素集合,每个RDD只支持读操作,且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上.除此之外,RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中,掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步. 1:创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责.2:转换操作(transfor…

初识spark,需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用.本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点,并提供了解新的API接口使用的方法.例子代码全部使用python实现. 1. 数据源准备 准备输入文件: $ cat /tmp/in apple bag bag cat cat cat 启动pyspark: $ ./spark/bin/pyspark 使用textFile创建RDD: >>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in"…

Spark的核心就是RDD,对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用,包括action和transformation 对于Java的开发者,单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的,所以每个SPARK的新手,最好按部就班直接学习scale,  那才是一个高手的必经之路,但是由于项目急需使用,没有闲工夫去学习一门语言,只能从JAVA入门的同学,  福利来了.... 对API的解释: 1.1 transform l  map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用…

Spark菜鸟学习营Day5 分布式程序开发 这一章会和我们前面进行的需求分析进行呼应,完成程序的开发. 开发步骤 分布式系统开发是一个复杂的过程,对于复杂过程,我们需要分解为简单步骤的组合. 针对每个简单步骤,难度会降低,学习成本降低 每个步骤都可以作为里程碑,可以反馈进展,同时,有助树立目标感. Step1:需求分析 1.1 拆分程序,形成步骤 以语句为单位拆分,一般一个语句就是一个步骤 1.2 对步骤进行分类 根据需求分析指南,分入A1.A2.B1等规则小类 1.3 分析每个步骤的输入输出…

RDD 介绍 RDD,全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集),是Spark最为核心的概念,是Spark对数据的抽象.RDD是分布式的元素集合,每个RDD只支持读操作,且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上.除此之外,RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中,掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步. 1:创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责.2:转换操作(transform…

目录 引例入门:textFile.collect.filter.first.persist.count 创建RDD的方式:parallelize.textFile 转化操作:map.filter.flatMap.sample.union.intersection.subtract.cartesian.distinct.groupByKey.reduceByKey.sortByKey.join.cogroup 行动操作:reduce.collect.count.first.take.takeSam…