import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.T

# 使用默认的高阶函数map和reduce import randomdef map_function(arg):  # 生成测试数据 return (arg,1) list_map = list(map(map_function,list(ran * random.randint(1,2) for ran in list(range(10))))) list_map.append((0,1)) # 保持一定有相同的keyprint("---原数据---")print(list_map

map算子 flatMap算子 mapParitions算子 filter算子 mapParttionsWithIndex算子 sample算子 distinct算子 groupByKey算子 reduceByKey算子 1.map算子 (1)任何类型的RDD都可以调用map算子:在java中,map算子接收的参数是Function对象,在Function中,需要设置第二个泛型类型为返回的新元素的类型:同时,call()方法的返回类型也需要与第二个泛型的返回类型一致.在call()方法中,对原始

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.Function2; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * reduce(fun) 算子: * 每

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2; import java.util.Arrays;import java.util.List

算子调优一:mapPartitions 普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作.如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作. 如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高. 比如,当

java+hadoop+spark+hbase+scala 在/etc/profile 下面加上如下环境变量 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_102 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr

一.前述 Spark中控制算子也是懒执行的,需要Action算子触发才能执行,主要是为了对数据进行缓存. 控制算子有三种,cache,persist,checkpoint,以上算子都可以将RDD持久化,持久化的单位是partition.cache和persist都是懒执行的.必须有一个action类算子触发执行.checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘,还能切断RDD之间的依赖关系. 二.具体算子 1. cache 默认将RDD的数据持久化到内存中.cache是懒执行. chche (

本文将分两部分来介绍如何在IntelliJ IDEA中运行Java/Scala/Spark程序: 基本概念介绍 在IntelliJ IDEA中创建和运行java/scala/spark程序 基本概念介绍 IntelliJ IDEA 本文使用版本为: ideaIC-2020.1 IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java编程语言开发的集成环境.IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具,它的旗舰版本还支持HTML,CSS,PHP,MySQL,Python等,免费版只支持Jav

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; /** * union 算子: * 取两个RD

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * sampleTake 算子: * 先 sample 再 take * 第一个参数:是否可以重复 * 第二个参数:返回take(n) * 第三个

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.T

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; /** *sampleoperator(wi

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.Function; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * saveastextfile 算子: *

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.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.

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.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.

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.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import java.

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.Function;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.A

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2; import java.util.Arrays;import java.util.List

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; /** * intersection 算子: