处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型: 1)输入分区与输出分区一对一型 2)输入分区与输出分区多对一型 3)输入分区与输出分区多对多型 4)输出分区为输入分区子集型 5)还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型. Cache算子对RDD分区进行缓存 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 1.map(func):数据集中的每个元素经过用户自定义的函数转换形成一个新的RDD,新的RDD叫Map…

处理数据类型为Value型的Transformation算子能够依据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为下面几种类型: 1)输入分区与输出分区一对一型 2)输入分区与输出分区多对一型 3)输入分区与输出分区多对多型 4)输出分区为输入分区子集型 5)另一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型. Cache算子对RDD分区进行缓存 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每一个数据项通过map中的用户自己定义函数f映射转变为一个新的元素. 源代码中的map算子相…

Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致可以分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不对Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表只对( V1, 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through a m…

Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致能够分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不正确Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表仅仅对( V1. 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源代码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through…

map 产生的键值对是tupple,      split分隔出来的是数组 一.常用Transformation算子 (map  .flatMap .filter .groupByKey .reduceByKey .sortByKey  .join .cogroup ) JAVA: package day2; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.…

RDD:RDD分区数,若从HDFS创建RDD,RDD的分区就是和文件块一一对应,若是集合并行化形式创建,RDD分区数可以指定,一般默认值是CPU的核数. task:task数量就是和分区数量对应. 一.transformation算子: (1)map(func):将函数应用于RDD中的每一个元素,将返回值构成新的RDD. rdd.map(x=>x+1) 如:{1,2,3,3}    结果为 {2,3,4,4} (2)mapPartitions(func):函数中传入的参数是迭代器,迭代器里面保存…

Transformation算子 intersection 交集 /* 交集 */ @Test def intersection(): Unit ={ val rdd1=sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5)) val rdd2=sc.parallelize(Seq(3,4,5,6,7)) rdd1.intersection(rdd2) .collect() .foreach(println(_)) } union 并集 /* 并集 */ @Test def union():…

1. sortBy是Transformation算子,为什么会触发Action sortBy需要对数据进行全局排序,其需要用到RangePartitioner,而在创建RangePartitioner时需要大概知道有多少数据,以及数据的范围(采样),其内部获取这个范围(rangeBounds)是通过调用sample方法得到,在调用完sample后会调用collect方法,所以会触发Action 2. Spark SQL概述 2.1 Spark SQL定义: Spark SQL是Spark用来处理…

本博文的主要内容是: 1.rdd基本操作实战 2.transformation和action流程图 3.典型的transformation和action RDD有3种操作: 1.  Trandformation      对数据状态的转换,即所谓算子的转换 2.  Action    触发作业,即所谓得结果的 3.  Contoller  对性能.效率和容错方面的支持,如cache.persist.checkpoint Contoller包括cache.persist.checkpoint. /…

RDD(弹性分布式数据集,里面并不存储真正要计算的数据,你对RDD的操作,他会在Driver端转换成Task,下发到Executor计算分散在多台集群上的数据) RDD是一个代理,你对代理进行操作,他会生成Task,帮你计算你操作这个代理,就像操作本地集合一样,不用关心任务调度,容错等 val r1 = sc.textFile("hdfs://hdp-02:9000/wc") r1.count //这样就统计出有多少行 创建RDD的方式生成一个RDD sc.textFile("…