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,…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依…

重难点 一.parallelize 方法 一般来说,Spark会尝试根据集群的状况,来自动设定slices的数目.然而,你也可以通过传递给parallelize的第二个参数来进行手动设置. data_reduce = sc.parallelize([1, 2, .5, .1, 5, .2], 1) works = data_reduce.reduce(lambda x, y: x / y) 10.0 data_reduce = sc.parallelize([1, 2, .5, .1, 5, .…

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…

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[Spark][Python]sortByKey 例子的继续 RDD的collect() 作用是什么? “[Spark][Python]sortByKey 例子”的继续 In [20]: mydata004.collect() Out[20]: [[u'00001', u'sku933'], [u'00001', u'sku022'], [u'00001', u'sku912'], [u'00001', u'sku331'], [u'00002', u'sku010'], [u'00003',…

pyspark Python3.7环境设置 及py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe解决! 环境设置 JDK: java version "1.8.0_66" Python 3.7 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz 环境变量 export PYSPARK_PYTHON=…