[学习笔记] /*reduceByKey(function)reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述),因此,Key相同的多个元素的值被reduce为一个值,然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对. reduceByKey(_+_)是reduceByKey((x,y) => x+y)的一个 简洁的形式*/ val rdd08 = sc.parallelize(List((1, 1),  (1, 4),(1,

1       前言 combineByKey是使用Spark无法避免的一个方法,总会在有意或无意,直接或间接的调用到它.从它的字面上就可以知道,它有聚合的作用,对于这点不想做过多的解释,原因很简单,因为reduceByKey.aggregateByKey.foldByKey等函数都是使用它来实现的. combineByKey是一个高度抽象的聚合函数,可以用于数据的聚合和分组,由它牵出的shuffle也是Spark中重中之重,现在就让我们去看看它到底是怎么去实现的. 不足或错误之处, 烦请指出更

1.什么是RDD? 上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD.简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据. RDD的全名是Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征: 1.有一个分片列表.就是能被切分,和hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算. 2.有一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数. 3.对其他的RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with

本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark综合了前人分布式数据处理架构和语言的优缺点,使用简洁.一致的函数式语言Scala作为主要开发语言,同时为了方便更多语言背景的人使用,还支持Java.Python和R语言.Spark因为其弹性分布式数据集(RDD)的抽象数据结构设计,通过实现抽象类RDD可以产生面对不同应用场景的子类.本章将先介绍Spark编程模型.RDD的相关概念.常用API源码及应用案例,

一.transformation和action入门 1.介绍 Spark支持两种RDD操作:transformation和action.transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD:而action则主要是对RDD进行最后的操作,比如遍历.reduce. 保存到文件等,并可以返回结果给Driver程序. 例如,map就是一种transformation操作,它用于将已有RDD的每个元素传入一个自定义的函数,并获取一个新的元素,然后将所有的新元素组成一个新的RDD.而redu

spark入门教程(3)--Spark 核心API开发 原创 2016年04月13日 20:52:28 标签: spark / 分布式 / 大数据 / 教程 / 应用 4999 本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark综合了前人分布式数据处理架构和语言的优缺点,使用简洁.一致的函数式语言Scala作为主要开发语言,同时为了方便更多语言背景的人使用,还支持Java.Python和R语言.Spark因

RDD :弹性分布式数据集:是一个容错的.并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘或内存中,并控制数据的分区   RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.所谓Spark应用程序,本质是一组对RDD的操作   RDD的两种创建方式     从文件系统输入(如HDFS)创建     从已存在的RDD转换得到新的RDD   RDD的两种操作算子         Transformation(变换)Transformation类型的算子特点是lazy特性

JAVA学习总结    2 第一天    2 1:计算机概述(了解)    2 (1)计算机    2 (2)计算机硬件    2 (3)计算机软件    2 (4)软件开发(理解)    2 (5)语言    2 (6)人机交换    2 2:键盘功能键的认识和快捷键(掌握)    2 (1)功能键的认识    2 (2)快捷键    3 3:常见的DOS命令(掌握)    3 (1)常见的如下    3 (2)其他的几个(了解)    3 4:Java语言概述(了解)    4 (1)Jav

Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 ....... 根据给定的数据在spark-shell中通过编程来计算以下内容 (1) 该系总共有多少学生: val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt") val par

Spark中有两个类似的api,分别是reduceByKey和groupByKey.这两个的功能类似,但底层实现却有些不同,那么为什么要这样设计呢?我们来从源码的角度分析一下. 先看两者的调用顺序(都是使用默认的Partitioner,即defaultPartitioner) 所用spark版本:spark2.1.0 先看reduceByKey Step1 def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope { red

1.前期数据准备(同之前的章节) val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")val header= collegesRdd.first val headerlessRdd= collegesRdd.filter( line=>{ line!= header } ) 2.获得map val typeMapCount= headerlessRdd.map(line=>{val strtype=l

转载地址: http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/51035631     Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况 map执行中内存溢出 shuffle后内存溢出     map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等.shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join,reduceByKey,repartition等操作.后面先总结一下我对Spark内存模型的

在spark中,reduceByKey.groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多,结合使用过程中的体会简单总结: 我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark •reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作,最重要的是它能够在本地先进行merge操作,并且merge操作可以通过函数自定义: •groupByKey 也是对每个key进行操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义

转:https://blog.csdn.net/weimingyu945/article/details/77981884 感谢! ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 基本操作:   运行时获取spark版本号(以spark 2.0.0为例): sparksn = SparkSession.builder.appName("P

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

1.以wordcount为例 package org.apache.spark.examples import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //在任意方法中打印当前线程栈信息(StackTrace) object word1 { def printStackTrace(cls: Class[_]): Unit = { val elements = (new Throwable).getStackTrace System.out.print

一.groupByKey 1.图解 val counts = pairs.groupByKey().map(wordCounts => (wordCounts._1, wordCounts._2.sum)) groupByKey的性能,相对来说,是有问题的: 因为,它是不会进行本地聚合的,而是原封不动的,把ShuffleMapTask的输出,拉取到ResultTask的内存中,所以这样的话,会导致,所有的数据,都要进行网络传输, 从而导致网络传输的性能开销很大: 但是,有些场景下,用其他算法实现

[学习笔记] collect: 收集一个弹性分布式数据集的所有元素到一个数组中,这样便于我们观察,毕竟分布式数据集比较抽象.Spark的collect方法,是Action类型的一个算子,会从远程集群拉取数据到driver端.最后,将大量数据 汇集到一个driver节点上,将数据用数组存放,占用了jvm堆内存,非常用意造成内存溢出,只用作小型数据的观察.*/    val arr = res.collect();    println("arr(0) is " + arr(0) + &q

一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个