people.txt文本如下 lyzx1, lyzx2, lyzx3, lyzx4, lyzx5, lyzx6, lyzx7, lyzx7,,哈哈 托塔天王 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} class Start02 {} object Start02{ /** * map 用法深度理解 * 1.在map中使用if-else,if分支结构最好带上else 表示把所有的情况都考虑全 否则会返回默认的空值 * 2.在map中使用ca

今天在重构代码时对下面的一堆if语句实在看着不顺眼. if(activation == null) { _logger.LogError("x1"); return BooleanResult.Fail(); } )) { return BooleanResult.Fail("x2"); } if(activation.Token != token) { _logger.LogError("x3"); return BooleanResult.F

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

map算子和flatMap算子 map和flatMap都是映射(转换),那么他们之间究竟有什么区别呢? 1.我们先简单了解下map算子: @org.junit.Test public void test1(){ List<String> words = Arrays.asList("hello","world"); words.stream() .map(String::length) //使用了方法引用,将String类型转换为int类型 .forEa

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

1. 究竟是怎么运行的? 很多的博客里大量的讲了什么是RDD, Dependency, Shuffle.......但是究竟那些Executor是怎么运行你提交的代码段的? 下面是一个日志分析的例子,来自Spark的example def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Log Query") val sc = new SparkContext(sparkConf) val

Scala 经典的模式匹配和尾递归 package io import java.io.{BufferedWriter, File, FileWriter} import java.text.SimpleDateFormat import scala.annotation.tailrec import scala.io.Source /** * author: HuaZhe Ray * * describe: 计算服务调用平均时长 * * createDate: 2017/12/15 * cre

[源码解析]为什么mapPartition比map更高效 目录 [源码解析]为什么mapPartition比map更高效 0x00 摘要 0x01 map vs mapPartition 1.1 map 1.2 mapPartition 1.3 异同 0x02 代码 0x03 Flink的传输机制 3.1 传输机制概述 3.2 远程通信 3.3 TaskManager进程内传输 3.4 源码分析 0x04 runtime 4.1 Driver 4.2 MapDriver 4.3 MapParti

Spark算子主要划分为两类:transformation和action,并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务.还记得之前的文章<Spark RDD详解>中提到,Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作,只有action触发的时候才会真正执行,其实不仅是Spark RDD,在Spark其他组件如SparkStreaming中也是如此,这是Spark的一个特性之一.像我们常用的算子map.flatMap.filter都是transformation算子,而coll

scala模式匹配 1.基础match case(类似java里switch case,但功能强大些) object MatchApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val is = Array("a","b","c","d") val i = is(Random.nextInt(is.length))//随机取数组中的一个值 i match { case "a&

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range

RDD(弹性分布式数据集)及常用算子 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是 Spark 中最基本的数据 处理模型.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行 计算的集合. 弹性 存储的弹性:内存与磁盘的自动切换: 容错的弹性:数据丢失可以自动恢复: 计算的弹性:计算出错重试机制: 分片的弹性:可根据需要重新分片. 分布式:数据存储在大数据集群不同节点上 数据集:RDD 封装了计算逻辑,并不保存数据 数据抽象:RD

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

转自https://blog.csdn.net/wynjauu/article/details/78741093 假如我们有这样一个需求给定单词列表["Hello","World"],你想要返回列表["H","e","l", "o","W","r","d"], 对于这样的需求,我们可能想到的第一个版本可能是这样子的: words

一.RDD算子补充 1.mapPartitions         mapPartitions的输入函数作用于每个分区, 也就是把每个分区中的内容作为整体来处理.   (map是把每一行) mapPartitions一次处理一个分区的所有数据,而map算子一次处理分区中的一条数据,所以mapPartitions处理数据的速度比map快,如果RDD分区的数据很庞大,用mapPartitions容易造成内存溢出, 如果RDD分区数据量小,从而提升速度的角度考虑,可以使用mapPartitions算子

map 产生的键值对是tupple,      split分隔出来的是数组 一.常用Transformation算子 (map  .flatMap .filter .groupByKey .reduceByKey .sortByKey  .join .cogroup ) JAVA: package day2; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.

处理数据类型为Value型的Transformation算子能够依据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为下面几种类型: 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)另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 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每一个数据项通过map中的用户自己定义函数f映射转变为一个新的元素. 源代码中的map算子相

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

转载:http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/52871000 随着新版本的spark已经逐渐稳定,最近拟将原有框架升级到spark 2.0.还是比较兴奋的,特别是SQL的速度真的快了许多.. 然而,在其中一个操作时却卡住了.主要是dataframe.map操作,这个之前在spark 1.X是可以运行的,然而在spark 2.0上却无法通过.. 看了提醒的问题,主要是: error: Unable to find encoder for

The Last Practice Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 9185    Accepted Submission(s): 1947 Problem Description Tomorrow is contest day, Are you all ready? We have been training for

1.spark的算子分为转换算子和Action算子,Action算子将形成一个job,转换算子RDD转换成另一个RDD,或者将文件系统的数据转换成一个RDD 2.Spark的算子介绍地址:http://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html 3.Spark操作基本步骤[java版本,其他语言可以根据官网的案例进行学习] (1)创建配置文件,将集群的运行模式设置好,给作业起一个名字,可以使用set方法其他配置设入. SparkC