Spark学习之RDD编程(2) 1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合. 2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值. 3. 创建RDD:1)读取一个外部数据集2)在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合. 4. RDD支持的操作: 1)转换操作,由一个RDD生成一个新的RDD. 2)行动操作,对RDD进行计算结果,并把结果返回到驱动器程序中,或者把结果存储到外部存储系统(如HDFS). 5. Spark程序或者shell会话都会

惰性求值 在开始介绍今天要讲的知识之前,我们想要理解严格求值策略和非严格求值策略之间的区别,这样我们才能够深有体会的明白为什么需要利用这个技术.首先需要说明的是C#语言小部分采用了非严格求值策略,大部分还是严格求值策略.首先我们先演示非严格求值策略的情况,我们先在控制台项目中写一个DoOneThing方法. 然后在Main方法中写入下面这串代码: 然后我们运行程序,会发现DoOneThing方法并没有执行.当然这看起来也很正常,因为这是或,并且第一个已经是true了.整个表达式就是true了,自

惰性求值 惰性求值一般用于函数式编程语言中,在使用延迟求值的时候,表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值,而是在后面的某个时候求值.     可以利用c++11中的std::function, lambda表达式以及c++11实现的Optional来实现lazy.其中,std::function用来保存传入的函数,不马上执行,而是延迟到后面需要使用值的时候才执行,函数的返回值被放到一个Optional对象中(可以更方便的知道是否求值完毕,使用起来更方便).通过optional对象可以知道是否已经

前言 lodash受欢迎的一个原因,是其优异的计算性能.而其性能能有这么突出的表现,很大部分就来源于其使用的算法--惰性求值. 本文将讲述lodash源码中,惰性求值的原理和实现. 一.惰性求值的原理分析 惰性求值(Lazy Evaluation),又译为惰性计算.懒惰求值,也称为传需求调用(call-by-need),是计算机编程中的一个概念,它的目的是要最小化计算机要做的工作. 惰性求值中的参数直到需要时才会进行计算.这种程序实际上是从末尾开始反向执行的.它会判断自己需要返回什么,并继续向后

1 Stream Stream 是 Java 8 提供的一系列对可迭代元素处理的优化方案,使用 Stream 可以大大减少代码量,提高代码的可读性并且使代码更易并行. 2 迭代 2.1 需求 随机创建int类型的数组,计算数组中各个元素的总和 2.2 思路 2.2.1 外部迭代 通过for循环迭代数组 2.2.2 内部迭代 先将数组转化成流 -> 在通过流的相关操作来实现 2.2.3 外部迭代和内部迭代 外部迭代式串行的,如果要实现并行需要自己编写代码实现:内部迭代实现并行操作只需要调用一个pa

当对一个GString实例求值时,如果其中包含一个变量,该变量的值会被简单地打印到一个Writer,通常是一个StringWriter.然而,如果GString中包含的是一个闭包,而非变量,该闭包就会被调用.如果闭包接受一个参数,GString会把Writer对象当做一个参数发送给它.如果闭包不接受任何参数,GString会简单地调用该闭包,并打印我们想返回Writer的结果.如果闭包接受的参数不止一个,调用则会失败,并抛出一个异常. 如果希望改变表达式中使用的引用,而且希望它们的当前值被用于惰

本题要求实现一个函数,计算阶数为n,系数为a[0] ... a[n]的多项式f(x)=∑​i=0​n​​(a[i]×x​i​​) 在x点的值. 函数接口定义: double f( int n, double a[], double x ); 其中n是多项式的阶数,a[]中存储系数,x是给定点.函数须返回多项式f(x)的值. 裁判测试程序样例: #include <stdio.h> #define MAXN 10 double f( int n, double a[], double x );

为什么调用的不是同一个函数呢 是因为调用函数后,函数的生命周期就结束了,再调用就是另一个函数了

call-by-need 不过是比 call-by-name 多了一个 memorization 的步骤

在Java语言学习中,通常不太关注求值规则. (2+4*6)*(3+5+7)这样的组合式的求值规则.通常归结为优先级问题: if.for等的求值规则通常归结为语义. 函数式编程语言的Scheme,将这些归结为求值规则.依照丘奇的λ演算的函数应用:A.B是λ表达式,则 (A B) 也是λ表达式.表示将实參B带入函数A中. 问题是:实參B带入函数A中时是否须要对实參B求值呢? applicative-order Vs.normal-order ''evaluate the arguments and

通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object word { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("word") val sc = new SparkContext(conf) val inpu

一.RDD编程基础 1.创建 spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD,该方法把文件的URL作为参数,这个URL可以是: 本地文件系统的地址 分布式文件系统HDFS的地址 从云端加载数据,比如亚马逊的云端存储S3 (1)从本地文件系统中加载数据创建RDD (2)从分布式文件系统HDFS中加载数据 上面三条等价的前提是当前登录linux系统的用户名必须是Hadoop用户,这样当执行括号里给的文本文件名称word.txt时,系统默认去当前登录Ubuntu系统的用户在HD

本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. RDD,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象.RDD是分布式元素的集合,对手的所有操作都可以概括为: 创建RDD 转化已有RDD 调用RDD操作进行求值 在这些操作中,Spark会自动将RDD中的数据分发的集群上,并将操作自动化执行. 每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. Get Started 用户可以: 读取一个外部数据集 或者使用对

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式

Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD).RDD 其实就是分布式的元素集合.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD.转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值.而在这一切背后,Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 一.RDD基础 Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD

1.RDD——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset) RDD是一个分布式的元素集合,在Spark中,对数据的操作就是创建RDD.转换已有的RDD和调用RDD操作进行求值. Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. object WordCount { def main(args: Array[String]) { val inputFile = "file:///home/

3.5 常见的转化操作和行动操作 3.5.1 基本RDD 1. 针对各个元素的转化操作 两个最常用的转化操作是map()和filter().转化操作map()接受一个函数,把这个函数用于RDD中的每个元素,将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值.而转化操作filter()则接收一个函数,并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回. inputRDD{1,2,3,4} >>>map x=>x*x >>> Mapped RDD{1,4,9,16} inpu

弹性分布式数据集(简称RDD)是Spark对数据的核心抽象.RDD其实就是分布式的元素集合.在Spark中,对数据的操作不外乎创建RDD.转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值.而在这一切背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 3.1 RDD基础 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. 例3-1:在Python中使用textFile()创建一个字符串的RDD lines = sc.te