摘要:RDD是Spark中极为重要的数据抽象,这里总结RDD的概念,基本操作Transformation(转换)与Action,RDDs的特性,KeyValue对RDDs的Transformation(转换). 1.RDDs是什么 Resilient distributed datasets(弹性分布式数据集) .RDDs并行的分布在整个集群中,是Spark分发数据和计算的基础抽象类,一个RDD是一个不可改变的分布式集合对象,Spark中,所有的计算都是通过RDDs的创建,转换操作完成的,一个R…

创建KeyValue对RDDs 使用函数map,返回keyvalue对 例如,包含数行数据的RDD,那每行的第一个单词作为keys. sparl.txt中的内容如下: hello ! hello world hello spark val rdd = sc.textFile("spark.txt") val rdd2 = rdd.map(line=>(line.split(" ")(0),line)) 常见的操作:…

RDD依赖关系为成两种:窄依赖(Narrow Dependency).宽依赖(Shuffle Dependency).窄依赖表示每个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用:宽依赖表示一个父RDD的Partition都会被多个子RDD的Partition所使用. 一.窄依赖解析 RDD的窄依赖(Narrow Dependency)是RDD中最常见的依赖关系,用来表示每一个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用,如下图所示,父R…

RDD:弹性分布式数据集, 是分布式内存的一个抽象概念 RDD:1.一个分区的集合, 2.是计算每个分区的函数 ,    3.RDD之间有依赖关系 4.一个对于key-value的RDD的Partitioner 5.一个存储存取每个Partition的优先位置的列表 RDD算子: Transformations:不会立即执行,只是记录这些操作 Actions:计算只有在action被提交的时候才被触发. RDD依赖关系: 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Part…

scala> var rdd1 = sc.textFile("./words.txt") rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ./words.txt MapPartitionsRDD[16] at textFile at <console>:24 scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" ")) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[…

逐元素Transformation map() map()接收函数,把函数应用到RDD的每个元素,返回新的RDD 举例: val lines = sc.parallelize(Array("hello", "spark", "hello", "world") val lines2 = lines.map(word => (word,1)) 打印出来 lines2.foreach(println) hello,1 spar…

弹性式数据集RDDs 一.RDD简介 RDD全称为Resilient Distributed Datasets,是Spark最基本的数据抽象,它是只读的.分区记录的集合,支持并行操作,可以由外部数据集或其他RDD转换而来,它具有以下特性: 一个RDD由一个或者多个分区(Partitions)组成.对于RDD来说,每个分区会被一个计算任务所处理,用户可以在创建RDD时指定其分区个数,如果没有指定,则默认采用程序所分配到的CPU的核心数: RDD拥有一个用于计算分区的函数compute: RDD会保…

一.RDD简介 RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets,是 Spark 最基本的数据抽象,它是只读的.分区记录的集合,支持并行操作,可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来,它具有以下特性: 一个 RDD 由一个或者多个分区(Partitions)组成.对于 RDD 来说,每个分区会被一个计算任务所处理,用户可以在创建 RDD 时指定其分区个数,如果没有指定,则默认采用程序所分配到的 CPU 的核心数: RDD 拥有一个用于计算分区的函数 compute:…

 Programming with RDDs This chapter introduces Spark's core abstraction for working with data, the resilientdistributed dataset (RDD). An RDD is simply a distributed collection of elements. InSpark all work is expressed as either creating new RDDs, t…

一.RDD概念与特性 1. RDD的概念 RDD(Resilient Distributed Dataset),是指弹性分布式数据集.数据集:Spark中的编程是基于RDD的,将原始数据加载到内存变成RDD,RDD再经过若干次转化,仍为RDD.分布式:读数据一般都是从分布式系统中去读,如hdfs.kafka等,所以原始文件存在磁盘是分布式的,spark加载完数据的RDD也是分布式的,换句话说RDD是抽象的概念,实际数据仍在分布式文件系统中:因为有了RDD,在开发代码过程会非常方便,只需要将原始数…