区别: 1.map是对rdd中每一个元素进行操作 2.mapPartitions是对rdd中每个partition的迭代器进行操作 mapPartitions优点: 1.若是普通map,比如一个partition中有一万条数据,那么function要执行一万次,而使用mapPartions,一个task只执行一次function,function一次接收所有数据,只执行一次,性能高 2.若在map中需要频繁创建额外对象(如将rdd的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每条数据创建一个链接,m…

在spark中,map与mapPartitions两个函数都是比较常用,这里使用代码来解释一下两者区别 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkCon…

Spark中产生shuffle的算子 作用 算子名 能否替换,由谁替换 去重 distinct() 不能 聚合 reduceByKey() groupByKey groupBy() groupByKey() reduceByKey aggregateByKey() combineByKey() 排序 sortByKey() sortBy() 重分区 coalesce() repartition() 集合或者表操作 Intersection() Substract() SubstractByKey…

作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了 两者的区别主要在于action后得到的值 例子: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName…

在我看来,Spark编程中的action算子的作用就像一个触发器,用来触发之前的transformation算子.transformation操作具有懒加载的特性,你定义完操作之后并不会立即加载,只有当某个action的算子执行之后,前面所有的transformation算子才会全部执行.常用的action算子如下代码所列:(java版) package cn.spark.study.core; import java.util.Arrays; import java.util.List; im…

Set,List,Map的区别 java集合的主要分为三种类型: Set(集) List(列表) Map(映射) 要深入理解集合首先要了解下我们熟悉的数组: 数组是大小固定的,并且同一个数组只能存放类型一样的数据(基本类型/引用类型),而JAVA集合可以存储和操作数目不固定的一组数据. 所有的JAVA集合都位于 java.util包中! JAVA集合只能存放引用类型的的数据,不能存放基本数据类型. 简单说下集合和数组的区别:(参考文章:<Thinking In Algorithm>03.数据结…

Set,List,Map的区别 java集合的主要分为三种类型: Set(集) List(列表) Map(映射) 要深入理解集合首先要了解下我们熟悉的数组: 数组是大小固定的,并且同一个数组只能存放类型一样的数据(基本类型/引用类型),而JAVA集合可以存储和操作数目不固定的一组数据. 所有的JAVA集合都位于 java.util包中! JAVA集合只能存放引用类型的的数据,不能存放基本数据类型. 简单说下集合和数组的区别:(参考文章:<Thinking In Algorithm>03.数据结…

map将函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码: def map(self, f, preservesPartitioning=False): """ Return a new RDD by applying a function to each element of this RDD. >>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", &quo…

在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache(),系统的学习之后发现还有一个与cache功能类似看起来冗余的persist 点进去一探究竟之后发现cache()是persist()的特例,persist可以指定一个StorageLevel.StorageLevel的列表可以在StorageLevel 伴生单例对象中找到: cache的源码: /** Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`). */…

1.groupByKey的源代码 2.groupByKey的使用缺点 不使用groupByKey的主要原因:在大规模的数据下,数据分布不均匀的情况下,可能导致OOM 3.reduceByKey的源代码 4.使用reduceByKey的youdian 使用reduceByKey函数的主要原因是:reduceByKey中存在combiner…