1) union(otherRDD)RDD-->UnionRDD2) groupByKey(numPartitions)RDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDDgroupByKey() 只需要将 Key 相同的 records 聚合在一起,一个简单的 shuffle 过程就可以完成.3) reduceyByKey(func, numPartitions)reduceyByKey() 相当于传统的 MapReduceRDD-->MapPartition

与RDD类似,DStream也提供了自己的一系列操作方法,这些操作可以分成四类: Transformations 普通的转换操作 Window Operations 窗口转换操作 Join Operations 合并操作 Output Operations 输出操作 2.2.3.1 普通的转换操作 普通的转换操作如下表所示: 转换 描述 map(func) 源 DStream的每个元素通过函数func返回一个新的DStream. flatMap(func) 类似与map操作,不同的是每个输入元素

DStream转换操作包括无状态转换和有状态转换. 无状态转换:每个批次的处理不依赖于之前批次的数据. 有状态转换:当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果.有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化的转换(updateStateByKey). DStream无状态转换操作包括: map(func) :对源DStream的每个元素,采用func函数进行转换,得到一个新的DStream: * flatMap(func): 与map相似,但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项: *

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

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]   将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf

(1)Hive 数仓中一些常用的dt与日期的转换操作 下面总结了自己工作中经常用到的一些日期转换,这类日期转换经常用于报表的时间粒度和统计周期的控制中 日期变换: (1)dt转日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp('${dt}','yyyyMMdd'))) (2)日期转dt regexp_replace('${date}','-','') (3)dt转当月1号日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp(concat(s

Linq转换操作之OfType,Cast,AsEnumerable,ToLookup源码分析 一:Tolookup 1. 从方法的注解上可以看到,ToLookup也是一个k,v的形式,那么问题来了,它和Dcitionary有什么区别??? 可以看到ToDictionray中的源码是这样的: foreach (TSource current in source) { dictionary.Add(keySelector(current), elementSelector(current)); }

Linq转换操作之ToArray,ToList,ToDictionary源码分析 一:linq中的转换运算符 1. ToArray 我们经常用在linq查询上吧. linq只能运用在IEnumerable这个集合类型上面. 源码分析: 我们发现如果该类型可以转化为ICollection,我们最后执行CopyTo方法 如果不能转换为ICollection,那么就执行foreach. 2. ToList 这个我们发现比ToArray更简单,如果说可以转换为ICollection,那么它直接使用了Li

package com.ywx.io; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.io.Reader; import java.io.Writer; /** * 字节和字符的转换操作 * @author Va

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object DStream_转换操作 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setAppName("转换操作").setMaster("local[2]") val sc=)) v

基本类型和转换操作 数据类型 C语言中的基本类型如下. 类型 存储大小 值范围 char 1 字节 -128 到 127 或 0 到 255 unsigned char 1 字节 0 到 255 signed char 1 字节 -128 到 127 int 2 或 4 字节 -32,768 到 32,767 或 -2,147,483,648 到 2,147,483,647 unsigned int 2 或 4 字节 0 到 65,535 或 0 到 4,294,967,295 short 2

数据合并函数 由于业务需求有的时候需要将多个数据源进行合并,Reactor提供了concat方法和merge方法: concat public static <T> Flux<T> concat(Iterable<? extends Publisher<? extends T>> sources) 连接两个Flux, 连接由源下游发射的迭代转发元素提供的所有源. 通过顺序订阅第一个源,然后在订阅下一个源之前等待它完成,等等,直到最后一个源完成,从而实现连接.

import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext} object Transformation { def main(args: Array[String]): Unit = { val config: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Transfor

1.共有两种操作 转换成一种新的数组 2.yield转换 3.函数式编程转换

1.创建数据帧 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 'A', '3%' ], [2, 'B'], [3, 'C', '5%']], index=['row_0', 'row_1', 'row_2'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.增加行.列 数据帧DataFrame的每一行都可看作是一个对象,每一列都是该对象的不同属性.每行都具有多维度的属性,因此每行都可以看作是一个小的DataFrame:而每列

首先,祝大家新年快乐,2019诸事顺利,很久没有更新博客,今天要给大家说的是 ”Aspose“ 组件,作为2019年第一篇博客,希望大家能够多多支持,2019年要继续加油. 什么是Aspose? Aspose.Total是Aspose公司旗下的最全的一套office文档管理方案,主要提供.net跟java两个开发语言的控件套包,通过它,我们可以有计划地操纵一些商业中最流行的文件格式:Word, Excel, PowerPoint, Project,等office文档以及PDF文档. 除了强大的文

1.reduceByKey(func) 功能: 使用 func 函数合并具有相同键的值. 示例: val list = List("hadoop","spark","hive","spark") val rdd = sc.parallelize(list) val pairRdd = rdd.map((_,1)) pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(println) 上例中,我们先

#region DataTable 转换为Json字符串实例方法 /// <summary> /// GetClassTypeJosn 的摘要说明 /// </summary> public class GetClassTypeJosn : IHttpHandler { /// <summary> /// 文件名:DataTable 和Json 字符串互转 /// 版权所有:Copyright (C) Create Family Wealth liangjw /// 创

2014-05-06 17:34 吴文付 最近由于工作上的需要,遇到进制转换的问题.涉及到的进制主要是 十进制,十六进制,二进制中间的转换. 这里整理一下.具体的计划为:封装一个转换类,一个测试类. 1.十进制 转 十六进制 二进制: //调用java自带的api //测试十进制转16进制 2进制 System.out.println("十进制10转16进制为"+Integer.toHexString(10)); System.out.println("十进制10转二进制为&

以下是简易效果: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <style type="text/css"> table { width: 555px; text-align: center; } table a { text-decora