本文参考 参考<Spark快速大数据分析>动物书中的第四章"键值对操作",由于pair RDD的一些特殊操作,没有和前面两篇的API归纳放在一起做示例 前面的几个api -- reduceByKey()函数.foldByKey()函数.groupByKey()函数.combineByKey()函数.mapValues()函数.flatMapValues()函数.keys()函数.values()函数和sortByKey函数是针对一个Pair RDD的操作 而后的几个api…

本文参考 参考<Spark快速大数据分析>动物书中的第四章"键值对操作",本篇是对RDD转化操作和行动操作API归纳的最后一篇 RDD转化操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/12545374.html RDD行动操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/12550938.html pair RDD转化操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/1255856…

本文参考 在阅读了<Spark快速大数据分析>动物书后,大概了解到了spark常用的api,不过书中并没有给予所有api具体的示例,而且现在spark的最新版本已经上升到了2.4.5,动物书中的spark版本还停留在1.2.0,所以就有了这篇文章,在最新的2.4.5版本下测试常用的api 由于spark的惰性计算特性,RDD只有在第一次行动操作中被用到时才会真正进行计算,因此我打算将文章内容分为"转化操作API"和"行动操作API"两部分,同时因为pai…

本文参考 参考<Spark快速大数据分析>动物书中的第三章"RDD编程",前一篇文章已经概述了转化操作相关的API,本文再介绍行动操作API 和转化操作API不同的是,行动操作API只能作用于一个RDD RDD转化操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/12545374.html Pair RDD转化操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/12558563.html Pair RDD行动操作AP…

Spark学习之键值对(pair RDD)操作(3) 1. 我们通常从一个RDD中提取某些字段(如代表事件时间.用户ID或者其他标识符的字段),并使用这些字段为pair RDD操作中的键. 2. 创建pair RDD 1)读取本身就是键值对的数据 2)一个普通的RDD通过map()转为pair RDD,传递的函数需要返回键值对. Python中使用第一个单词作为键创建出一个pair RDD pairs = lines.amp(lambda x: (x.split(" ")[0],x))…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题的第四篇文章,我们一起来看下Pair RDD. 定义 在之前的文章当中,我们已经熟悉了RDD的相关概念,也了解了RDD基本的转化操作和行动操作.今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD,也叫做键值对RDD,可以理解成KVRDD. KV很好理解,就是key和value的组合,比如Python当中的dict或者是C++以及Java当中的map中的基本元素都是键值对.相比于之前基本的RDD,pariRDD可以支持…

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…

目录 Spark学习笔记2--RDD(上) RDD是什么? 例子 创建 RDD 并行化方式 读取外部数据集方式 RDD 操作 转化操作 行动操作 惰性求值 Spark学习笔记2--RDD(上) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> RDD是什么? 弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD) Spark 的核心概念 一个不可变的分布式对象集合 每个 RDD 都被分为多个分区运行在集群的不同节点上 RDD…

下面是Pair RDD的API讲解 转化操作 reduceByKey:合并具有相同键的值: groupByKey:对具有相同键的值进行分组: keys:返回一个仅包含键值的RDD: values:返回一个仅包含值的RDD: sortByKey:返回一个根据键值排序的RDD: flatMapValues:针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数,然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录: mapValues:对Pair RDD里每一个值应用一个函数,但是不会对键值进行操作:…

键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型.键值对 RDD 通常用来进行聚合计算.我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取.转化.装载)操作来将数据转化为键值对形式.键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等).我们也会讨论用来让用户控制键值对 RDD 在各节点上分布情况的高级特性:分区.有时,使用可控的分区方式把常被一起访问的数据放到同一个节点上,可以大大减少应用的通信开销.这会带来明显的性能…