3.5 常见的转化操作和行动操作 3.5.1 基本RDD 1. 针对各个元素的转化操作 两个最常用的转化操作是map()和filter().转化操作map()接受一个函数,把这个函数用于RDD中的每个元素,将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值.而转化操作filter()则接收一个函数,并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回. inputRDD{1,2,3,4} >>>map x=>x*x >>> Mapped RDD{1,4,9,16} inpu…

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count…

目录 测试准备 一.Value类型转换算子 map(func) mapPartitions(func) mapPartitions和map的区别 mapPartitionsWithIndex(func) flatMap(func) glom groupBy(func) filter(func) sample(withReplacement, fraction, seed):抽样 distinct([numTasks]))去重 coalesce(numPartitions)重分区 repartit…

弹性分布式数据集(简称RDD)是Spark对数据的核心抽象.RDD其实就是分布式的元素集合.在Spark中,对数据的操作不外乎创建RDD.转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值.而在这一切背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 3.1 RDD基础 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. 例3-1:在Python中使用textFile()创建一个字符串的RDD lines = sc.te…

一.实验目的 (1)熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作: (2)熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4 Spark 版本:1.5.0 三.实验内容 实验一: 1．spark-shell 交互式编程 请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt,该数据集包含 了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: 首先开始我们的第一步,打开linux系统中的终端. 请根据给定的实验数据,在 spark-…

Spark编程模型(RDD编程模型) 下图给出了rdd 编程模型,并将下例中用 到的四个算子映射到四种算子类型.spark 程序工作在两个空间中:spark rdd空间和 scala原生数据空间.在原生数据空间里, 数据表现为标量(即scala基本类型,用橘 色小方块表示).集合类型(蓝色虚线 框) 和持久存储(红色圆柱).…

目录 一.实验目的 二.实验平台 三.实验内容.要求 1．pyspark交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 四.实验过程 (一)pyspark交互式编程 (二)编写独立应用程序实现数据去重 (三)编写独立应用程序实现求平均值问题 一.实验目的 1.熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作: 2.熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:Ubuntu16.04 Spark版本:2.4.0 Python版本:3.4.3 三.…

Spark菜鸟学习营Day1 从Java到RDD编程 菜鸟训练营主要的目标是帮助大家从零开始,初步掌握Spark程序的开发. Spark的编程模型是一步一步发展过来的,今天主要带大家走一下这段路,让我们从一段最最基础的Java代码开始. 问题:Java有哪些数据结构 大致有如下几种,其中List与Map是最重要的: List Map Set Array Heap Stack Queue Tree 练习:构造一个1-5的List,把他们打印出来 写法1 List<Integer> input =…

Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD).RDD 其实就是分布式的元素集合.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD.转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值.而在这一切背后,Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 一.RDD基础 Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD…

---------------- 本节内容 1.RDD的工作流程 2.WordCount解说  · shell版本WordCount  · java版本WordCount ---------------- 一.RDD工作流程 1. RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的.RD…

--------------------- 本节内容: · Spark转换 RDD操作实例 · Spark行动 RDD操作实例 · 参考资料 --------------------- 关于学习编程方式的,每个人都有自己的方式.对我个人来说,最好的方法还是多动手写demo,要多写代码,才能理解的更加深刻,本节以例子的形式讲解各个Spark RDD的使用方法和注意事项,本文一共讲解了20个RDD的使用demo. 一.Spark转换 RDD操作实例 RDD转换操作返回的是RDD,而行动操作返回的是其…

通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object word { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("word") val sc = new SparkContext(conf) val inpu…

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc…

初次尝试用 Spark+scala 完成项目的重构,由于两者之前都没接触过,所以边学边用的过程大多艰难.首先面临的是如何快速上手,然后是代码调优.性能调优.本章主要记录自己在项目中遇到的问题以及解决方式,下篇会尝试调优方法.末尾会分享自己的学习资料,也供大多菜鸟第一次使用作为参考.由于自己项目中大量使用spark sql,所以下面的经验大多是和spark sql有关.同样下面也列出作为菜鸟在学习过程中的困惑以及踩的坑,还请大牛勿笑 ~_~ 如果有更好的方式解决,欢迎留言,一起学习. 1.常用场景…

Spark菜鸟学习营Day3 RDD编程进阶 RDD代码简化 对于昨天练习的代码,我们可以从几个方面来简化: 使用fluent风格写法,可以减少对于中间变量的定义. 使用lambda表示式来替换对象写法,可以使用到类型推断功能,减少对于类型的定义. 优化后代码如下: return this.getInputRDD(PracticePojo.class) .mapToPair( practicePojo -> new Tuple2<>(practicePojo.getSecurityId(…

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式…

1.RDD——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset) RDD是一个分布式的元素集合,在Spark中,对数据的操作就是创建RDD.转换已有的RDD和调用RDD操作进行求值. Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. object WordCount { def main(args: Array[String]) { val inputFile = "file:///home/…

03.IDEA下Spark API编程 3.1 编程实现Word Count 3.1.1 创建Scala模块 3.1.2 添加maven支持,并引入spark依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSc…

Spark学习之RDD编程(2) 1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合. 2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值. 3. 创建RDD:1)读取一个外部数据集2)在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合. 4. RDD支持的操作: 1)转换操作,由一个RDD生成一个新的RDD. 2)行动操作,对RDD进行计算结果,并把结果返回到驱动器程序中,或者把结果存储到外部存储系统(如HDFS). 5. Spark程序或者shell会话都会…

目录 Spark学习笔记3--RDD(下) 向Spark传递函数 通过匿名内部类 通过具名类传递 通过带参数的 Java 函数类传递 通过 lambda 表达式传递(仅限于 Java 8 及以上) 常见的转化操作和行动操作 基本RDD 行动操作 不同 RDD 的类型转换 持久化 Spark学习笔记3--RDD(下) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 向Spark传递函数 大部分 Spark 的转化操作和一部分行动操作,都需要传递函数后进行计算.如…

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]   将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf…

本篇主要是记录自己在中解决RDD编程性能问题中查阅的论文博客,为我认为写的不错的建立索引方便查阅,我的总结会另立他篇 1)通过分区(Partitioning)提高spark性能https://blog.csdn.net/qq_32649581/article/details/83029852 2)DataFrame的repartition.partitionBy.coalesce区别 https://blog.csdn.net/u010720408/article/details/9022946…

   本章介绍了Spark用于数据处理的核心抽象概念,具有弹性的分布式数据集(RDD).一个RDD仅仅是一个分布式的元素集合.在Spark中,所有工作都表示为创建新的RDDs.转换现有的RDD,或者调用RDD上的操作来计算结果.在底层,Spark自动将数据中包含的数据分发到你的集群中,并将你对它们执行的操作进行并行化.数据科学家和工程师都应该阅读这一章,因为RDD是Spark的核心概念.我们强烈建议你在这些例子中尝试一些 交互式shell(参见"Spark的Python和Scala shell的…

方法(一)编了这么久的程序,一直想找机会总结下其中的心得和方法,但回想我这段编程道路,又很难说清楚,如果按照我走过的所有路来说,显然是不可能的!当我看完了云风的<游戏之旅--编程感悟>和梁肇新的<编程高手箴言>我突然知道我要从何说起,我要怎么说了!从接触编程到现在已经至少要6年,虽然时间短,但我几乎每天都在编,而编程上突飞猛进的还是最近一两年,单纯编程上的进步,很简单就是经验,但你要理解才可以进步的快!这就是说,你的理论课要学好,才能学好编程,操作系统,网络原理,计算机体系结构,数…

win10下Spark的环境搭建 2018-08-19  18:36:45 一.jdk 1.8.0 安装与配置 二.scala 2.11.8 安装与配置http://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html 上面两步见<win10下安装scala> 三.spark 2.3.0 安装与配置 1.下载spark:官网地址:http://spark.apache.org/downloads.html 2.下载完成后解压到D盘根目录下即可.D:\spark-2.3…

一.RDD编程基础 1.创建 spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD,该方法把文件的URL作为参数,这个URL可以是: 本地文件系统的地址 分布式文件系统HDFS的地址 从云端加载数据,比如亚马逊的云端存储S3 (1)从本地文件系统中加载数据创建RDD (2)从分布式文件系统HDFS中加载数据 上面三条等价的前提是当前登录linux系统的用户名必须是Hadoop用户,这样当执行括号里给的文本文件名称word.txt时,系统默认去当前登录Ubuntu系统的用户在HD…

2.1 编程模型 在Spark中,RDD被表示为对象,通过对象上的方法调用来对RDD进行转换.经过一系列的transformations定义RDD之后,就可以调用actions触发RDD的计算,action可以是向应用程序返回结果(count, collect等),或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等).在Spark中,只有遇到action,才会执行RDD的计算(即延迟计算),这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换 要使用Spark,开发者需要编写一个Driver程序,它…

导入: 1)Spark Web UI主要依赖于流行的Servlet容器Jetty实现: 2)Spark Web UI(Spark2.3之前)是展示运行状况.资源状态和监控指标的前端,而这些数据都是由度量系统(MetricsSystem)收集来的: 3)Spark Web UI(spark2.3之后)呈现的数据应该与事件总线和ElementTrackingStore关系紧密,而MetricsSystem是一个向外部提供测量指标的存在 具体Spark UI存储更改可以通过spark issue查看:…

每次接触一个新的知识之前我都抱有恐惧之心,因为总认为自己没有接触到的知识都很高大上,比如上篇介绍到的Hadoop的安装与使用与本篇要介绍的Spark,其实在自己真正琢磨以后才发现本以为高大上的知识其实也不过如此. 由于Spark是最新火起来的处理大数据的框架,国内教程资源少之甚少,所以本篇文章是本人在看了Spark官网的快速入门教程后总结下来的经验,由于Spark同Hadoop一样可以运行在多种模式下,而本人又比较穷只有一台电脑,所以本篇文章为大家介绍如何在mac系统的本地模式下安装Spark以…

第2章 RDD编程(2.3) 2.3 TransFormation 基本RDD Pair类型RDD (伪集合操作  交.并.补.笛卡尔积都支持) 2.3.1 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 package com.diyo.funtion import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * map(func) *…