释义 reduce将partition内所有记录最终计算成1个记录,结果类型与reduce 时数据类型一致 方法签名如下: def reduce(f: (T, T) => T): T = withScope { ... } f: 每个partition内,每每两条记录进行归并计算.输入类型为U跟U,输出为U,即输入类型与输出类型一致 案例 计算数组总和 object TestReduce { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: Sp…

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…

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…

  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…

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…