本文由cmd markdown编辑.原始链接:https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,不论什么数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看.RDD能够简单看成是一个数组.和普通数组的差别是.RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就能够分布在不同的机器上.同一时候能够被并行处理.因此.Spark应用程序所做的无非是把须要处理的数据转换为RDD.然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到…

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出…

原文链接: Spark RDD API扩展开发(1) Spark RDD API扩展开发(2):自定义RDD 我们都知道,Apache Spark内置了很多操作数据的API.但是很多时候,当我们在现实中开发应用程序的时候,我们需要解决现实中遇到的问题,而这些问题可能在Spark中没有相应的API提供,这时候,我们就需要通过扩展Spark API来实现我们自己的方法.我们可以通过两种方法来扩展Spark API,(1).其中一种就是在现有的RDD中添加自定义的方法:(2).第二种就是创建属于我们自…

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看, RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换成RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API. 如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,…

1.RDD RDD(Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集)是Spark中抽象的数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据时分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作,从而得到结果. 2.RDD创建 RDD可以从普通数组创建出来,也可以…

1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合   parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD.其函数定义如下: ) scala> sc.defaultParallelism res0: Int = 2 由以上可知,如果第二个参数如果不设置默认为2,默认的并行度最大不超过2.  实例1:读取本地文件创建RDD scala> val rdd1=sc.textFile("file:///usr/local/doc/name1.txt") rdd1: org.…

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u…

对API的解释: 1.1 transform l  map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func,然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集 l  filter(func) : 对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func,然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD l  flatMap(func):和map差不多,但是flatMap生成的是多个结果 l  mapPartitions(func):和map很像,但是ma…

作者:Jules S. Damji 译者:足下 本文翻译自 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets ,翻译已获得原作者 Jules S. Damji 的授权. 最令开发者们高兴的事莫过于有一组 API,可以大大提高开发者们的工作效率,容易使用.非常直观并且富有表现力.Apache Spark 广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的 API,可以方便地通过多种语言,如 Scala.Java…

1.动手实战和调试Spark文件操作 这里,我以指定executor-memory参数的方式,启动spark-shell. 启动hadoop集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ jps8457 Jpsspark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/loc…