subtract Return an RDD with the elements from `this` that are not in `other` .     def subtract(other: RDD[T]): RDD[T] def subtract(other: RDD[T], numPartitions: Int): RDD[T] def subtract(other: RDD[T], p: Partitioner): RDD[T] val a = sc.parallelize(…

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…

centos 7.2     spark 2.3.3      scala 2.11.11    java 1.8.0_202-ea spark-shell中为scala语法格式 1.distinct 去重 val c = sc.parallerlize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog","Gnu","Rat"),2)      初始化rdd,将数据均匀加载到2个…

aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) 入参: zeroValue表示一组初值 Tuple seqOp表示在各个分区partition中进行 什么样的聚合操作,支持不同类型的聚合 Func combOp表示将不同分区partition聚合后的结果再进行聚合,只能进行同类型聚合 Func 返回: 聚合后的结果,不是RDD,是一个python对象 下面是对一组数进行累加,并计算数据的长度的例子 # sum, sum1, sum2 的数据类型跟zeroValue一样,…

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…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

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…

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…

通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object word { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("word") val sc = new SparkContext(conf) val inpu…

RDD操作分为转换操作和行动操作. 对于RDD而言,每一次的转化操作都会产生不同的RDD,供一个操作使用. 我们每次转换得到的RDD是惰性求值的 也就是说,整个转换过程并不是会真正的去计算,而是只记录了转换的轨迹. 当遇到行动操作的时候,才会发生真正的计算,从DAG图的源头开始进行“从头到尾”的计算. 常见的操作 操作类型 函数名 作用 转化操作 map() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,返回值是新的RDD flatMap() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,将元素数据进行拆分…