aggregate aggregate 是比较常用的 行动 操作,不是很好懂,这里做个解释. aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) zeroValue 是一个初始值,自己根据实际情况进行设定: 首先我们知道 RDD 是被分区,然后并行操作的: seqOp 是对每个分区进行聚合,每个分区聚合结果作为 combOp 的输入: combOp 对分区聚合结果再次进行聚合: seqOp 和 combOp 必须有且仅有2个参数 示例如下 seqOp: 把初始值设为 0,累加

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 (

spark aggregate源代码 /** * Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using * given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result * type, U, than the type of t

2019-04-20 关键字: Spark 的 agrregate 作用.Scala 的 aggregate 是什么 Spark 编程中的 aggregate 方法还是比较常用的.本篇文章站在初学者的角度以大白话的形式来讲解一下 aggregate 方法. aggregate 方法是一个聚合函数,接受多个输入,并按照一定的规则运算以后输出一个结果值. aggregate 在哪 aggregate 方法是 Spark 编程模型 RDD 类( org.apache.spark.RDD ) 中定义的一

一.前述 今天继续整理几个Transformation算子如下: mapPartitionWithIndex repartition coalesce groupByKey zip zipWithIndex 二.具体细节 mapPartitionWithIndex 类似于mapPartitions,除此之外还会携带分区的索引值. java代码: package com.spark.spark.transformations; import java.util.ArrayList; import

一.前述 Action类算子也是一类算子(函数)叫做行动算子,如foreach,collect,count等.Transformations类算子是延迟执行,Action类算子是触发执行.一个application应用程序(就是我们编写的一个应用程序)中有几个Action类算子执行,就有几个job运行. 二.具体  原始数据集:   1.count 返回数据集中的元素数.会在结果计算完成后回收到Driver端.返回行数 package com.spark.spark.actions; impor

https://blog.csdn.net/u013514928/article/details/56680825 1. aggregate函数 将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作.这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致. seqOp操作会聚合各分区中的元素,然后combOp操作把所有分区的聚合结果再次聚合,两个操作的初始值都是zeroValue.   seqOp的操作是遍历分区中的所有元素(T)

官网上最清晰 sc 启动spark时候就已经初始化好了 sc.textFile后 会产生一个rdd spark 的算子分为两类 一类 Transformation  转换 一类 Action  动作 Transformation  延迟执行 记录元数据信息     当计算任务触发Action时候才会真正的开始计算

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

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

# 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

distinct的底层使用reducebykey巧妙实现去重逻辑 //使用reduceByKey或者groupbykey的shuffle去重思想rdd.map(key=>(key,null)).reduceByKey((key,value)=>key) .map(_._1)

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

package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.Partitioner; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

在Spark集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台集群上进行数据分区.通过对多台机器上不同RDD分区的控制,能够减少机器之间的数据重排(Data Shuffle).Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD.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.通过

最近心情不是很好,但是需要调节自己,真的需要调节自己,还是要努力,这个世界有我喜欢的人,有我追求的人,也许真的是守的住寂寞,耐得住繁华吧. 不说别的了,今天我们来接受啊spark的高级算子的系列 1.map是对每个元素操作, mapPartitions是对其中的每个partition操作 2.mapPartitionsWithIndex:把每个partition中的分区号和对应的值拿出来, 看源码 val func = (index: Int, iter: Iterator[(Int)]) =>

Spark工作机制以及API详解 本篇文章将会承接上篇关于如何部署Spark分布式集群的博客,会先对RDD编程中常见的API进行一个整理,接着再结合源代码以及注释详细地解读spark的作业提交流程,调度机制以及shuffle的过程,废话不多说,我们直接开始吧! 1. Spark基本API解读 首先我们写一段简单的进行单词统计的代码,考察其中出现的API,然后做出整理: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.j

面试题引出: 简述Spark的宽窄依赖,以及Spark如何划分stage,每个stage又根据什么决定task个数? Stage:根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage,遇到一个宽依赖则划分一个Stage. Task:Stage是一个TaskSet,将Stage根据分区数划分成一个个的Task. 请列举Spark的transformation算子(不少于8个),并简述功能 1)map(func):返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成. 2)

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视

什么是Spark?可能你很多年前就使用过Spark,反正当年我四六级单词都是用的星火系列,没错,星火系列的洋名就是Spark. 当然这里说的Spark指的是Apache Spark,Apache Spark™is a fast and general engine for large-scale data processing: 一种快速通用可扩展的数据分析引擎.如果想要搞清楚Spark是什么,那么我们需要知道它解决了什么问题,还有是怎么解决这些问题的. Spark解决了什么问题? 在这里不得不