这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及…

本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作,触发了RDD DAG的执行. 根据Action算子的输出空间将Action算子进行分类:无输出. HDFS. Scala集合和数据类型. 无输出 foreach 对RDD中的每个元素都应用f函数操作,不返回RDD和Array,而是返回Uint. 图中,foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作. 本例中自定义函数为println,控制台打印所有数据项. 源码: /** * Applies a f…

本质上在Actions算子中通过SparkContext运行提交作业的runJob操作,触发了RDD DAG的运行. 依据Action算子的输出空间将Action算子进行分类:无输出. HDFS. Scala集合和数据类型. 无输出 foreach 对RDD中的每一个元素都应用f函数操作,不返回RDD和Array,而是返回Uint. 图中.foreach算子通过用户自己定义函数对每一个数据项进行操作. 本例中自己定义函数为println,控制台打印全部数据项. 源代码: /** * Applie…

在我看来,Spark编程中的action算子的作用就像一个触发器,用来触发之前的transformation算子.transformation操作具有懒加载的特性,你定义完操作之后并不会立即加载,只有当某个action的算子执行之后,前面所有的transformation算子才会全部执行.常用的action算子如下代码所列:(java版) package cn.spark.study.core; import java.util.Arrays; import java.util.List; im…

4.      RDD编程API 4.1 RDD的算子分类 Transformation(转换):根据数据集创建一个新的数据集,计算后返回一个新RDD:例如:一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd. Action(动作):对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序,或者把结果存储到外部存储系统(例如HDFS)中: 例如:collect算子将数据集的所有元素收集完成返回给驱动程序. 4.2 Transformation RDD中的所有转换都是延迟加载的,也就是说,它们并不会直接计算结…

Transformation 和 Action 常用算子 ​ 一.Transformation        1.1 map        1.2 filter        1.3 flatMap        1.4 mapPartitions        1.5 mapPartitionsWithIndex        1.6 sample        1.7 union        1.8 intersection        1.9 distinct        1.10…

一.Transformation spark 常用的 Transformation 算子如下表: Transformation 算子 Meaning(含义) map(func) 对原 RDD 中每个元素运用 func 函数,并生成新的 RDD filter(func) 对原 RDD 中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的 RDD flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq ).…

不多说,直接上干货! Pair RDD的action操作 所有基础RDD 支持的行动操作也都在pair RDD 上可用…

一.前述 Action类算子也是一类算子(函数)叫做行动算子,如foreach,collect,count等.Transformations类算子是延迟执行,Action类算子是触发执行.一个application应用程序(就是我们编写的一个应用程序)中有几个Action类算子执行,就有几个job运行. 二.具体  原始数据集:   1.count 返回数据集中的元素数.会在结果计算完成后回收到Driver端.返回行数 package com.spark.spark.actions; impor…

今天,我们来进入spark学习的第二章,发现有很多事都已经开始变化,生活没有简单的朝自己想去的方向,但是还是需要努力呀,不说鸡汤之类的话了, 开始我们今天的spark的旅程 一.RDD是什么 rdd的中文解释为弹性分布式数据集,全称Resilient Distributed Datases,即内存中的数据集, RDD只读,可分区,这个数据集的全部或部分可以缓存到内存之中,在多次时间间重用,所谓 弹性,是指内存不够是可以与磁盘进行互换 二.spark算子 spark算子一共分为两类,一类叫做Tra…