一.键值对RDD的创建 1.从文件中加载 2.通过并行集合(数组)创建RDD 二.常用的键值对RDD转换操作 1.reduceByKey(func) 功能:使用func函数合并具有相同键的值 2.groupByKey() 功能:对具有相同键的值进行分组 3.keys 4.values 5.sortByKey() 默认按升序排序,括号里写false为降序排序 6.mapValues(func) 功能:对键值对RDD中的每个value都应用一个函数,key不会发生变化. 7.join 功能:把几个R…

键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组. 概述 键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口. 创建 Spark中有许多中创建键值对RDD的方式,其中包括 读取时直接返回键值对RDD 普通RDD转换成键值对RDD 在Scala中,可通过Map函数生成二元组 val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val result =…

键值对RDD是Spark中许多操作所需要的常见数据类型.除了在基础RDD类中定义的操作之外,Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作在PairRDDFunctions专门进行了定义.这些RDD被称为pairRDD 有很多中方式创建pairRDD,一般如果从一个普通的RDD转为pairRDD时,可以调用map()函数来实现,传递的函数需要返回键值对 val pairs = lines.map(x => (x.split(" ")(0), x)) 3.1 键值对RDD的…

2.1 编程模型 在Spark中,RDD被表示为对象,通过对象上的方法调用来对RDD进行转换.经过一系列的transformations定义RDD之后,就可以调用actions触发RDD的计算,action可以是向应用程序返回结果(count, collect等),或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等).在Spark中,只有遇到action,才会执行RDD的计算(即延迟计算),这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换 要使用Spark,开发者需要编写一个Driver程序,它…

  本章介绍了如何使用键值对RDD,Spark中很多操作都基于此数据类型.键值对RDD通常在聚合操作中使用,而且我们经常做一些初始的ETL(extract(提取),transform(转换)和load(加载))来把数据转化成键值对格式.键值对中有很多新操作(如,计算每个产品的评价,对相同键的数据进行分组,将两个不同的RDD组合在一起).   我们还将讨论一种高级特性,可以让用户控制节点间的RDD的布局:partitioning(分区).通过使用可控的分区,应用程序可以确保访问单个节点上的数据从而…

--------------------- 本节内容: · 键值对RDD出现背景 · 键值对RDD转化操作实例 · 键值对RDD行动操作实例 · 键值对RDD数据分区 · 参考资料 --------------------- 虽然大部分Spark的RDD操作都支持所有种类的对象,但是有少部分特殊的操作只能作用于键值对类型的RDD.这类操作中最常见的就是分布的shuffle操作,比如将元素通过键来分组或聚集计算.因此,键值对RDD也是很多程序不可缺失的一部分. 一.键值对RDD出现背景 mapre…

Spark学习之键值对(pair RDD)操作(3) 1. 我们通常从一个RDD中提取某些字段(如代表事件时间.用户ID或者其他标识符的字段),并使用这些字段为pair RDD操作中的键. 2. 创建pair RDD 1)读取本身就是键值对的数据 2)一个普通的RDD通过map()转为pair RDD,传递的函数需要返回键值对. Python中使用第一个单词作为键创建出一个pair RDD pairs = lines.amp(lambda x: (x.split(" ")[0],x))…

一.RDD编程基础 1.创建 spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD,该方法把文件的URL作为参数,这个URL可以是: 本地文件系统的地址 分布式文件系统HDFS的地址 从云端加载数据,比如亚马逊的云端存储S3 (1)从本地文件系统中加载数据创建RDD (2)从分布式文件系统HDFS中加载数据 上面三条等价的前提是当前登录linux系统的用户名必须是Hadoop用户,这样当执行括号里给的文本文件名称word.txt时,系统默认去当前登录Ubuntu系统的用户在HD…

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建…

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count…