distinct的底层使用reducebykey巧妙实现去重逻辑 //使用reduceByKey或者groupbykey的shuffle去重思想rdd.map(key=>(key,null)).reduceByKey((key,value)=>key) .map(_._1)…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * distinct 算子: * 简…

Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算. 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业.   Action 算子会触发 Spark 提交作业(Jo…

package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.ap…

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽…

一.大数据实时计算介绍 1.概述 Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架.它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的. 基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型.而且,它的底层的组件或者叫做概念,其实还是最核心的RDD. 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream.其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了.之前学习Spark SQL是不是也是发现, 它针对数据查…

Spark算子总结 算子分类 Transformation(转换) 转换算子 含义 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 filter(func) 过滤, 返回一个新的RDD, 该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 flatMap(func) 类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) mapPartitions(func) 类似于map,但独立地在R…

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey…

Driver的任务提交过程 1.Driver程序的代码运行到action操作,触发了SparkContext的runJob方法.2.SparkContext调用DAGScheduler的runJob函数.3.DAGScheduler把Job划分stage,然后把stage转化为相应的Tasks,把Tasks交给TaskScheduler.4.通过TaskScheduler把Tasks添加到任务队列当中,交给SchedulerBackend进行资源分配和任务调度.5.调度器给Task分配执行Exe…

hadoop Spark On Yarn工作原理…