RDD | 算子 | 持久化

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Spark RDD 算子总结

Spark算子总结算子分类 Transformation(转换) 转换算子含义 map(func) 返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 filter(func) 过滤, 返回一个新的RDD, 该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 flatMap(func) 类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) mapPartitions(func) 类似于map,但独立地在R…

Spark性能调优-RDD算子调优篇（深度好文，面试常问，建议收藏）

RDD算子调优不废话,直接进入正题! 1. RDD复用在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示: 对上图中的RDD计算架构进行修改,得到如下图所示的优化结果: 2. 尽早filter 获取到初始RDD后,应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据,进而减少对内存的占用,从而提升Spark作业的运行效率. 本文首发于公众号:五分钟学大数据,欢迎围观 3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行都会…

Spark(七)【RDD的持久化Cache和CheckPoint】

RDD的持久化 1. RDD Cache缓存 RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存,默认情况下会把数据以缓存在JVM的堆内存中.但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action算子时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用. 使用 1.rdd.cache() 等价于rdd.persist(MEMORY_ONLY) 2.rdd.persist() 可以设置级别 object StorageLevel { val NONE = new Sto…

对一些常用RDD算子的总结

虽然目前逐渐sql化,但是掌握 RDD 常用算子是做好 Spark 应用开发的基础,而数据转换类算子则是基础中的基础,因此学习这些算子还是很有必要的. 这篇博客主要参考Spark官方文档中RDD编程一章,建议直接看官方写的文档进行学习,毕竟这是大佬们写的文章 https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview 一.最常用的RDD算子作为大数据领域的hello world, word count是入门级…

spark新能优化之多次使用RDD的持久化或checkPoint

如果程序中,对某一个RDD,基于它进行了多次transformation或者action操作.那么就非常有必要对其进行持久化操作,以避免对一个RDD反复进行计算. 此外,如果要保证在RDD的持久化数据可能丢失的情况下,还要保证高性能,那么可以对RDD进行Checkpoint操作.(也就是多次用到中间RDD的生成值时可以持久化再checkPoint(当持久化数据没的时候会去checkPoint中寻找,详细见spark源码.))…

RDD算子

RDD算子 #常用Transformation(即转换,延迟加载) #通过并行化scala集合创建RDD val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) #查看该rdd的分区数量 rdd1.partitions.length val rdd1 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)) val rdd2 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map…