map将函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码: def map(self, f, preservesPartitioning=False): """ Return a new RDD by applying a function to each element of this RDD. >>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", &quo

map()是将函数用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD. flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素,将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD,这样就得到了一个由各列表中的元素组成的RDD,而不是一个列表组成的RDD. 新建person.txt: 1 lisi 182 liwu 203 liyang 454 liming 305 lizhao 44 测试代码: object Test extends App { Logger.getLogger("org.apache.spark

spark的RDD操作 在上一节Spark经典的单词统计中,了解了几个RDD操作,包括flatMap,map,reduceByKey,以及后面简化的方案,countByValue.那么这一节将介绍更多常用的RDD操作,并且为每一种RDD我们分解来看其运作的情况. spark的flatMap flatMap,有着一对多的表现,输入一输出多.并且会将每一个输入对应的多个输出整合成一个大的集合,当然不用担心这个集合会超出内存的范围,因为spark会自觉地将过多的内容溢写到磁盘.当然如果对运行的机器的内

文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master02和CloudDeskTop两个节点,并配置好运行环境: 一.流程: 1.在搭建高可用集群之前需要先配置高可用,首先在master01上: [hadoop@master01 ~]$ cd /software/spark-2.1.1/conf/ [hadoop@master01 conf]$ vi s

写此篇文章之前,已经搭建好spark集群并测试成功: spark集群搭建文章链接:http://www.cnblogs.com/mmzs/p/8193707.html 一.启动环境 由于每次都要启动,比较麻烦,所以博主写了个简单的启动脚本:第一个在root用户下,第二个在hadoop用户下执行: #!/bin/sh #提示“请输入当前时间,格式为:2017-3-2”,把用户的输入保存入变量date中 read -t 30 -p "请输入正确时间: 格式为:'09:30:56': " n

//统计单词top10def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("tst").setMaster("local[3]") val sc = new SparkContext(conf) //wc val res = sc.textFile("D:\\test\\spark\\urlCount").flatMap(_.split(&qu

有一个数据多维分析的任务: 日志的周UV: APP的收集量及标注量,TOP 20 APP(周UV),TOP 20 APP标注分类(周UV): 手机机型的收集量及标注量,TOP 20 机型(周UV),TOP 20 手机厂商(周UV): 初始的解决方案:Spark读取数据日志,然后根据分析需求逐一进行map.distinct.reduceByKey得到分析结果.但是,这种方案存在着非常大的缺点--重复扫描数据源多次. 1. Pig Pig提供cube关键字做OLAP,将dimension分为了两类:

1.定义 Spark是一个由scala语言编写的实时计算系统 Spark支持的API包括Scala.Python.Java .R 2.功能 Spark Core: 将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度.RPC.序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API. 是Spark核心编程,类似Hadoop中的MR编程框架,但比MR拥有更丰富的算子, 且几乎所有对数据的处理都放置在内存中,所以比MR更高效. Spark SQL: 类似Hive,但是Spark的SQL可以和Sp

map,filter,flatMap算子 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 1.map map是将源JavaRDD的一个一个元素的传入call方法,并经过算法后一个一个的返回从而生成一个新的JavaRDD. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark

声明: 大数据中,最重要的算子操作是:join  !!! 典型的transformation和action val nums = sc.parallelize(1 to 10) //根据集合创建RDD map适用于 package com.zhouls.spark.cores import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2016/9/27. */object Transfo

作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了 两者的区别主要在于action后得到的值 例子: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName

package com.test import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]) { /** * 第1步:创建Spark的配置对象SparkConf,设置Spark程序运行时的配置信息 * 例如 setAppName用来设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到该名称, * setMaster设置程序运行在本地还是运行在集群中,运行在本地可是

定义不带参数也不带返回值的函数(def :定义函数的关键字  printz:方法名称) scala> def printz = print("scala hello")   定义带参数也带返回值的函数(这种函数在定义时也可以不带返回值的类型,scala会自动推算出.建议还是带上) scala> def minNum(x:Int,y:Int):Int = if(x>y) x else y //:Int 是该函数的返回值类型 minNum: (x: Int, y: Int

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.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import java.

原文地址:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80492933 1.创建一个RDD变量,通过help函数,查看相关函数定义和例子: >>> a = sc.parallelize([(1,2),(3,4),(5,6)]) >>> a ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at PythonRDD.scala:475 >>> help(a.map)

RDD flatMap 操作例子: flatMap,对原RDD的每个元素(行)执行函数操作,然后把每行都“拍扁” [training@localhost ~]$ hdfs dfs -put cats.txt[training@localhost ~]$ hdfs dfa -cat cats.txtError: Could not find or load main class dfa[training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat cats.txtThe cat on

scala> val m = List(List("a","b"),List("c","d")) m: List[List[String]] = List(List(a, b), List(c, d)) scala> m.flatten res8: List[String] = List(a, b, c, d) scala> val n = List(List(1,2),List(3,4)) n: List[

map/flatMap/filter/mapPartitions/mapPartitionsWithIndex/sample:

map和flatMap--Transformation类算子 代码示例 result  

摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) 1.5 preferedLocations(优先分配节点列表) 2.RDD实现类举例 2.1 MapPartitionsRDD 2.2 ShuffledRDD 2.3 ReliableCheckpointRDD 3.RDD可以嵌套吗? 内容: 1.RDD的五大属性 1.1partitions(分区