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.

  UserView--第二种方式(避免第一种方式Set饱和),基于Spark算子的java代码实现   测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.jav

UserView--第一种方式set去重,基于Spark算子的java代码实现 测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap

一.spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子:在使用的时候,spark是不会真正执行,直到需要行动算子之后才会执行.在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD. 二.在编写spark程序的时候,会遇到可以通过spark算子完成的操作,同时,scala原生语法也可以完成的操作是,两者的区别是什么? scala在执行语句的时候是在JVM进程执行,所有的计算全是在JVM中通过相应的调度完成. 而spark的RDD执行时,是通过分布式计算的方式完成. 三.转换算子的使用 map算

常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 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 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext

spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallelize(List() val

Spark算子总结(带案例) spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallel

Spark算子实战应用 数据集 :http://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens 1M Datase 相关数据文件 : users.dat ---UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code movies.dat --- MovieID::Title::Genres ratings.dat ---UserID::MovieID::Rating::Timestamp SogouQ.mini 完成以下业务需求

http://lxw1234.com/archives/2015/07/363.htm Spark算子:RDD基本转换操作(1)–map.flagMap.distinct Spark算子:RDD创建操作 Spark算子:RDD基本转换操作(2)–coalesce.repartition Spark算子:RDD基本转换操作(3)–randomSplit.glom Spark算子:RDD基本转换操作(4)–union.intersection.subtract Spark算子:RDD基本转换操作(5

Spark UDF Java 示例 在这篇文章中提到了用Spark做用户昵称文本聚类分析,聚类需要选定K个中心点,然后迭代计算其他样本点到中心点的距离.由于中文文字分词之后(n-gram)再加上昵称允许各个特殊字符(数字.字母.各种符号--),如果直接在原来的文本数据上进行聚类,由于文本的"多样性",聚类效果并不一定好.因此准确对昵称先进行一个预分类的过程,这里的分类不是机器学习里面的分类算法(逻辑回归.线性回归),而是根据昵称文本的特征进行分类:给定一个文本昵称字符串,分类方法逐个地

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131

Java 8 flatMap example In Java 8, Stream can hold different data types, for examples: Stream<String[]> Stream<Set<String>> Stream<List<String>> Stream<List<Object>> But, the Stream operations (filter, sum, distinc

Spark 是大数据领域的一大利器,花时间总结了一下 Spark 常用算子,正所谓温故而知新. Spark 算子按照功能分,可以分成两大类:transform 和 action.Transform 不进行实际计算,是惰性的,action 操作才进行实际的计算.如何区分两者?看函数返回,如果输入到输出都是RDD类型,则认为是transform操作,反之为action操作. 准备 准备阶段包括spark-shell 界面调出以及数据准备.spark-shell 启动命令如下: bin/spark-s

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

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

1.collect算子 *使用foreachACTION操作 ,collect在远程集群中遍历RDD的元素 *使用collect操作,将分布式在远程集群中的数据拉取到本地 *这种方式不建议使用,如果数据量大,会使用大量 的网络带宽 *这种方式不建议使用. package kw.test.action; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import org.apache.spark

package spark_example01; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Random; /** */ public class PeopleInfoFileGenerator { public static void main(String[] args){ File file = new File("/Users/xls/Deskt

Spark的核心就是RDD,对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用,包括action和transformation 对于Java的开发者,单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的,所以每个SPARK的新手,最好按部就班直接学习scale,  那才是一个高手的必经之路,但是由于项目急需使用,没有闲工夫去学习一门语言,只能从JAVA入门的同学,  福利来了.... 对API的解释: 1.1 transform l  map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3832405.html  一.Spark简介 1.什么是Spark 发源于AMPLab实验室的分布式内存计算平台,它克服了MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足. 相比于MapReduce,Spark能充分利用内存资源提高计算效率. 2.Spark计算框架 Driver程序启动很多workers,然后workers在(分布式)文件系统中读取数据后转化为RDD(弹性分布式数据集),最后对RD

1:Zip算子 def zip[U](other: RDD[U])(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[(T, U)] 将两个RDD做zip操作,如果当两个RDD分区数目不一样的话或每一个分区数目不一样的话则会异常. 例如: val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6),2) val rdd2 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6),3) rdd.zip(rdd1).collect 异常信息