本博文的主要内容是: 1.rdd基本操作实战 2.transformation和action流程图 3.典型的transformation和action RDD有3种操作: 1.  Trandformation      对数据状态的转换,即所谓算子的转换 2.  Action    触发作业,即所谓得结果的 3.  Contoller  对性能.效率和容错方面的支持,如cache.persist.checkpoint Contoller包括cache.persist.checkpoint. /…

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.…

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件…

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. RDD的属性 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理,并决定并行计算的粒度.…

Action介绍 在RDD上计算出来一个结果 把结果返回给driver program或保存在文件系统,count(),save 常用的Action reduce() 接收一个函数,作用在RDD两个类型相同的元素上,返回新元素. 可以实现,RDD中元素的累加,计数,和其它类型的聚集操作. 举例: val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,3)) rdd.collect() collect() 遍历整个RDD,想driver program返回RDD的内容 需要单机…

package com.jason.example import org.apache.spark.rdd.RDD class RddTest extends SparkInstance { val sc = spark.sparkContext val rdd = sc.parallelize( to ) val rdd2 = sc.parallelize( to ) val pairRdd = rdd2.map(x => (x, x * )) def trans(): Unit = { pr…

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摘要:RDD是Spark中极为重要的数据抽象,这里总结RDD的概念,基本操作Transformation(转换)与Action,RDDs的特性,KeyValue对RDDs的Transformation(转换). 1.RDDs是什么 Resilient distributed datasets(弹性分布式数据集) .RDDs并行的分布在整个集群中,是Spark分发数据和计算的基础抽象类,一个RDD是一个不可改变的分布式集合对象,Spark中,所有的计算都是通过RDDs的创建,转换操作完成的,一个R…

1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s…

声明:本文基于spark的programming guide,并融合自己的相关理解整理而成      Spark应用程序总是包括着一个driver program(驱动程序),它运行着用户的main方法,而且运行大量的并行操作(parallel operations)在集群上. 概述     Spark最基本的抽象就是RDD(resilient distributed dataset) 弹性分布式数据集,RDD  就是切割元素的集合,他被分发在集群的各个节点上,而且可以进行并行操作.     R…

一.实验目的 (1)熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作: (2)熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4 Spark 版本:1.5.0 三.实验内容 实验一: 1．spark-shell 交互式编程 请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt,该数据集包含 了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: 首先开始我们的第一步,打开linux系统中的终端. 请根据给定的实验数据,在 spark-…

目录 一.实验目的 二.实验平台 三.实验内容.要求 1．pyspark交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 四.实验过程 (一)pyspark交互式编程 (二)编写独立应用程序实现数据去重 (三)编写独立应用程序实现求平均值问题 一.实验目的 1.熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作: 2.熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:Ubuntu16.04 Spark版本:2.4.0 Python版本:3.4.3 三.…

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视…

为了分享给你们,也为自己. 感谢下面的老师们! 1.王家林DT大数据梦工厂的大数据IMF传奇行动课程 总的目录是: 第一阶段:Linux和Java零基础企业级实战 第二阶段:Hadoop和Hive零基础企业级实战 第三阶段:Scala零基础企业级实战 第四阶段:从零基础到彻底精通第一个Spark实战程序 第五阶段:Spark Core实战.解析.性能优化 第六阶段:Spark SQL企业级实战 第七阶段:Kafka企业级实战 第八阶段:Spark Sreaming企业级实战 第九阶段:Spark…

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存…

Apache Spark是一个开源分布式运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发. Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低.Spark尽可能地在内存上存储中间结果, 极大地提高了计算速度. MapReduce是一路计算的优秀解决方案, 但对于多路计算的问题必须将所有作业都转换为MapReduce模式并串行执行. Spark扩展了MapReduce模型,允许开发者使用有向无环图(DAG)开发复杂的多步数据管道.并且支持跨有向无环…

Spark Python 索引页 为了查找方便,建立此页 === RDD 基本操作: [Spark][Python]groupByKey例子…

相关博文:大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用 Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎. Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭…

原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map redu…

Hadoop基础及演练 ---第1章 初识大数据 大数据是一个概念也是一门技术,是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术. ---第2章 Hadoop核心HDFS Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案,Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算) 存储是大数据技术的基础,分布式计算是大数据应用的解决方案 HDFS基础架构: 数据块:是抽象块,一般设置为128MB,备份3个. NameNode:主数据块,管理文件系统的…

作业调度简介 设计者将资源进行不同粒度的抽象建模,然后将资源统一放入调度器,通过一定的算法进行调度,最终要达到高吞吐或者低访问延时的目的. Spark在各种运行模式中各个角色实现的功能基本一致,只不过是在特定的资源管理器下使用略微不同的名称和调度机制. Application调度 一个Application中包含多个Job,每个Job包含多个Stage,每个Stage包含多个Task,那么Application之间如何调度?多个Job之间如何调度?多个Stage之间如何调度?Task之间延时调度…

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存…

RDD的中文解释是弹性分布式数据集.构造的数据集的时候用的是List(链表)或者Array数组类型/* 使用makeRDD创建RDD */ /* List */ val rdd01 = sc.makeRDD(List(,,,,,)) val r01 = rdd01.map { x => x * x } println(r01.collect().mkString(",")) /* Array */ val rdd02 = sc.makeRDD(Array(,,,,,)) val…

有些时候,我不太喜欢介绍相关概念什么的(其实是你懒吧),而是喜欢直接介绍用法. 所以RDD是什么这里也不再介绍了,可以自行百度,下面直接介绍rdd的一些操作 from pyspark import SparkContext, SparkConf conf = SparkConf() sc = SparkContext(conf=conf) ''' 先来介绍一下rdd的一些transformation操作 ''' # 1.map ''' 类似于python里面的map,里面传一个函数,会将函数作用…

1.map算子 private static void map() { //创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("map") .setMaster("local"); //创建JavasparkContext JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); //构造集合 List<Integer> numbers = Arra…

好记性不如烂笔头,分享一下 Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式. Pair RDD及键值对RDD,Spark里创建Pair RDD也是可以通过两种途径,一种是从内存里读取,一种是从文件读取. 首先是从文…

一.map操作,map(Transform) 二.collect操作,collect(Action) 三.使用PairRDD来做计算,类似key-value结构 采用groupByKey来.将资料按照Key值重新排序. 更好的解决方案:reduceByKey(Transform) reduceByKey能够直接将资料根据key值聚合,减少多余的交换(shuffle)动作. 避免使用groupbykey,如果数据量过大,会造成内存溢出.…

1.究竟什么是RDD呢? 有人可能会回答是:Resilient Distributed Dataset.没错,的确是如此.但是我们问这个实际上是想知道RDD到底是个什么东西?以及它到底能干嘛?好的,有了问题,那么我们带着问题往下看,总会有答案的.2.hadoop的计算模型&spark的计算模型 (1)首先我们可以看一下hadoop的计算模型:在这幅图中,每一次job的运行都需要对数据进行磁盘的读写操作.…

RDD, Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集, 是Spark的核心概念. 对于RDD的原理性的知识,可以参阅Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 和 An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters 这两篇论文. 这篇…