aggregate aggregate 是比较常用的 行动 操作,不是很好懂,这里做个解释. aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) zeroValue 是一个初始值,自己根据实际情况进行设定: 首先我们知道 RDD 是被分区,然后并行操作的: seqOp 是对每个分区进行聚合,每个分区聚合结果作为 combOp 的输入: combOp 对分区聚合结果再次进行聚合: seqOp 和 combOp 必须有且仅有2个参数 示例如下 seqOp: 把初始值设为 0,累加…

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.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.概念 rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))三个参数(都是函数)第一个参数:给定一个初始值,用函数生成初始值.第二个参数:combinbe聚合逻辑.第三个参数:reduce端聚合逻辑. 二.代码 from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.context…

我们知道 RDD 是分区的,但有时候我们需要重新设置分区数量,增大还是减少需要结合实际场景,还有可以通过设置 RDD 分区数来指定生成的文件的数量 重新分区有两种方法:repartition and coalesce 先看源代码 def repartition(self, numPartitions): """ Return a new RDD that has exactly numPartitions partitions. Can increase or decreas…

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…

原文:[强烈强烈推荐]<ORACLE PL/SQL编程详解>全原创(共八篇)--系列文章导航 <ORACLE PL/SQL编程详解> 系列文章目录导航 ——通过知识共享树立个人品牌. 本是成书的,但后来做其他事了,就无偿的贡献出来,被读者夸其目前为止最“实在.经典”的写ORACLE PL/SQL编程的文章-! 觉得对你有帮助,请留言与猛点推荐,谢谢. [推荐]ORACLE PL/SQL编程详解之一:PL/SQL 程序设计简介(千里之行,始于足下) 本篇主要内容如下:第一章 PL/S…

  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…

记录自己学习研究 Spark 的探索过程,为后续总结奠定基础. 本文代码研究以 Spark 2.3.0 源代码为基准,如果看本文,请阅读时,下载对应的 Spark 版本. 图1 伯克利的数据分析软件栈BDAS(Berkeley Data Analytics Stack) 这里要先说BDAS(伯克利数据分析栈),是伯克利大学的AMPLab打造的用于大数据的分析的一套开源软件栈,这其中包括了这两年火的爆棚的Spark(Spark Core.Spark SQL.Spark Streaming.MLLi…

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…

如下,是 spark 源码分析系列的一些文章汇总,持续更新中...... Spark RPC spark 源码分析之五--Spark RPC剖析之创建NettyRpcEnv spark 源码分析之六--Spark RPC剖析之Dispatcher和Inbox.Outbox剖析 spark 源码分析之七--Spark RPC剖析之RpcEndPoint和RpcEndPointRef剖析 spark 源码分析之八--Spark RPC剖析之TransportContext和TransportClie…

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…

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…

释义 将每个partition内元素进行聚合,然后将每个partition的聚合结果进行combine,得到最终聚合结果.最终结果允许跟原始RDD类型不同 方法签名如下: def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U = withScope { ... } zeroValue: 每个partition的聚合初始值 seqOp: sequence operation,对pa…

摘要:   RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集   RDD有两种操作算子:          Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑操作          Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算   本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:…

我们知道linq是一个很古老的东西,大家也知道,自从用了linq,我们的foreach少了很多,但有一个现实就是我们在实际应用中使用到的却是屈指可数 的几个方法,这个系列我会带领大家看遍linq,好的,废话不多说,先从Aggregate这个貂毛说起. 一:应用场景 前不久在写一个项目的时候,我需要捞取营销活动,刚好营销活动有两个类型,一种是普通活动,一个是触发式活动,由于存放在两张表中,并且捞取 之后需要做一些实体的转存,等等计算,所以就有了类似这样的代码. namespace ConsoleA…

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…

在阅读spark mllib源码的时候,发现一个出镜率很高的函数--aggregate和treeAggregate,比如matrix.columnSimilarities()中.为了好好理解这两个方法的使用,于是整理了本篇内容. 由于treeAggregate是在aggregate基础上的优化版本,因此先来看看aggregate是什么. 更多内容参考我的大数据学习之路 aggregate 先直接看一下代码例子: import org.apache.spark.sql.SparkSession o…

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…

想在自己公司建立 DevSecOps 计划?没问题,企业规模无论大小,都可轻松实现.这里有5个基本的 DevSecOps 原则可以帮助你启动.当然,如果你对 DevSecOps 还不太熟悉,不妨先看看第一篇文章<什么是 DevSecOps?系列(一)>. 以客户为中心 以客户为中心,可以协调业务与安全之间的关系,从而确保制定准确.完备的安全策略,并让企业的所有成员都能够支持和实施.但是,要把安全和业务产出结合起来,有时其困难程度犹如要把油和醋混合起来.安全专家使劲了浑身解数力图攻破软件,往往还…

从决定写Spark SQL文章的源代码分析,到现在一个月的时间,一个又一个几乎相同的结束很快,在这里也做了一个综合指数,方便阅读,下面是读取顺序 :) 第一章 Spark SQL源代码分析之核心流程 第二篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之SqlParser 第三篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之Analyzer 第四篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之TreeNode Library 第五篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之Op…

Sometimes the aggregate functions provided by Spark are not adequate, so Spark has a provision of accepting custom user defined aggregate functions. Before diving into code lets first understand some of the methods of class UserDefinedAggregateFuncti…

摘要: spark的优势:(1)图计算,迭代计算(2)交互式查询计算 spark特点:(1)分布式并行计算框架(2)内存计算,不仅数据加载到内存,中间结果也存储内存 为了满足挖掘分析与交互式实时查询的计算需求,腾讯大数据使用了Spark平台来支持挖掘分析类计算.交互式实时查询计算以及允许误差范围的快速查询计算,目前腾讯大数据拥有超过200台的Spark集群,并独立维护Spark和Shark分支.Spark集群已稳定运行2年,我们积累了大量的案例和运营经验能力,另外多个业务的大数据查询与分析应用,…

该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 先来看下官网对RDD.DataSet.DataFrame的解释: 1.RDD Resilient distributed dataset(RDD),which is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel RDD——弹性分布式数据集,分布在集群的各个结点上具有容错性…

该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 该篇主要介绍DataSet与DataFrame. 一.生成DataFrame 1.1.通过case class构造DataFrame package com.personal.test import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession} object DataFrameTest { case class…