比如RDD里的计算调用了别的组件类里的方法(比如hbase里的put方法),那么序列化时,会将该方法所属的对象的所有变量都序列化的,可能有些根本没有实现序列化导致直接报错.也就是spark的api没有做到用户无感知,在使用一些全局方法时还需自己控制.简单点的做法就是:能定义在计算函数内的方法就定义在里面.…

总算可以开始写第一篇技术博客了,就从学习Spark开始吧.之前阅读了很多关于Spark的文章,对Spark的工作机制及编程模型有了一定了解,下面把Spark中对RDD的常用操作函数做一下总结,以pyspark库为例. RDD 的操作函数(operation)主要分为2种类型 Transformation 和 Action,如下图: Transformation 操作不是马上提交 Spark 集群执行的,Spark 在遇到 Transformation 操作时只会记录需要这样的操作,并不会去执行,…

https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/52538254 为什么单独讲解combineByKey? 因为combineByKey是Spark中一个比较核心的高级函数,其他一些高阶键值对函数底层都是用它实现的.诸如 groupByKey,reduceByKey等等 如下给出combineByKey的定义,其他的细节暂时忽略(1.6.0版的函数名更新为combineByKeyWithClassTag)   def combineByKey[…

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…

本篇接着谈谈那些稍微复杂的API. 1)   flatMapValues:针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数,然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录 这个方法我最开始接触时候,总是感觉很诧异,不是太理解,现在回想起来主要原因是我接触的第一个flatMapValues的例子是这样的,代码如下: val rddPair: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(List(("x01", 2), ("x02"…

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 =…

一.RDD概述 1.什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2.RDD属性 1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都…

前言:Spark编程模型两个主要抽象,一个是弹性分布式数据集RDD,它是一种特殊集合,支持多种数据源,可支持并行计算,可缓存:另一个是两种共享变量,支持并行计算的广播变量和累加器. 1.RDD介绍 Spark大数据处理平台建立在RDD之上,RDD是Spark的核心概念,最主要的抽象之一.RDD和Spark之间的关系是,RDD是一种基于内存的具有容错性的集群抽象方法,Spark是这个抽象方法的实现. RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spa…

RDD RDD初始參数:上下文和一组依赖 abstract class RDD[T: ClassTag]( @transient private var sc: SparkContext, @transient private var deps: Seq[Dependency[_]] ) extends Serializable 下面须要细致理清: A list of Partitions Function to compute split (sub RDD impl) A list of De…