08.Spark常用RDD变换 8.1 概述 Spark RDD内部提供了很多变换操作,可以使用对数据的各种处理.同时,针对KV类型的操作,对应的方法封装在PairRDDFunctions trait中,KV类的RDD可以被隐式转换成PairRDDFunctions类型.其中很多的操作,和传统的SQL语句中的操作是对应的,只是底层换成Spark的MR计算. 8.2 常用变换 操作 解释 map 变换,将输入的每个元素进行响应操作,生成新的元素 flatMap 压扁,取出具有可迭代性质的组件中每个…

一.RDD变换 1.返回执行新的rdd的指针,在rdd之间创建依赖关系.每个rdd都有一个计算函数和指向父rdd的指针 Spark是惰性的,因此除非调用某个转换或动作,否则不会执行任何操作,否则将触发工作创建和执行. 2.map()是对每个元素进行变换,应用变换函数,返回的是一个新的分布式数据集,map就是对分区中的每个元素进行一个函数的调用,所以导致出现了那么多: map() //对每个元素进行变换,应用变换函数,(T)=>V, package com.jd.test import org.a…

对Key/Value型RDD进行变换 groupBy按Key汇聚 fruit,applevegetable,cucumberfruit,cherryvegetable,beanfruit,bananavegetable,pepper sc.textFile("D:\\LearnSpark\\win\\comineByKeyTest.txt").map(line=>line.split(",")).map(a=>(a(0),a(1))).groupByKe…

1. RDD是什么RDD:Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset),指的是一个只读的,可分区的弹性分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间可重复使用. 2. 为什么会产生RDD? (1)传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭代计算式中要进行大量的磁盘IO操作.RDD正是解决这一缺点的抽象方法. (2)RDD是一种有容错机制的特殊集合,可以分…

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. 1．输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素.源码中的map…

RDD是什么东西?在Spark中有什么作用?如何使用?  1.RDD是什么 (1)为什么会产生RDD? 传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作.RDD正是解决这一缺点的抽象方法   (2)RDD的具体描述 RDD(弹性数据集)是Spark提供的最重要的抽象的概念,它是一种有容错机制的特殊集合,可以分布在集群的节点上,以函数式编操作集合的方式,进行各种并行操作. 可以将RDD理解为一个具…

在Spark集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台集群上进行数据分区.通过对多台机器上不同RDD分区的控制,能够减少机器之间的数据重排(Data Shuffle).Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD.RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.通过…

添加针对scala文件的编译插件 ------------------------------ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLoca…

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with…

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息…