一.做基础数据准备 这次使用fights得数据. scala> val flights= sc.textFile("/user/hdfs/data/Flights/flights.csv")flights: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/data/Flights/flights.csv MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:24 scala> val

在Spark的Rdd中,Rdd是分区的. 有时候需要重新设置Rdd的分区数量,比如Rdd的分区中,Rdd分区比较多,但是每个Rdd的数据量比较小,需要设置一个比较合理的分区.或者需要把Rdd的分区数量调大.还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量. 有两种方法是可以重设Rdd的分区:分别是 coalesce()方法和repartition(). 这两个方法有什么区别,看看源码就知道了: def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Bool

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看, RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换成RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API. 如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

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

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u

本文由cmd markdown编辑.原始链接:https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,不论什么数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看.RDD能够简单看成是一个数组.和普通数组的差别是.RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就能够分布在不同的机器上.同一时候能够被并行处理.因此.Spark应用程序所做的无非是把须要处理的数据转换为RDD.然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到

[Spark][Python]获得 key,value形式的 RDD [training@localhost ~]$ cat users.txtuser001 Fred Flintstoneuser090 Bugs Bunnyuser111 Harry Potter[training@localhost ~]$ hdfs dfs -put users.txt[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ [training@localhost ~]

题目: 将数据的某个特征作为label, 其他特征(或其他某几个特征)作为Feature, 转为LabelPoint 参考: http://www.it1352.com/220642.html 首先构造数据 import scala.util.Random.{setSeed, nextDouble} setSeed(1) case class Record(foo: Double, target: Double, x1: Double, x2: Double, x3: Double) val r

org.apache.spark.rddRDDabstract class RDD[T] extends Serializable with Logging A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. Thi

以上是对应的RDD的各中操作,相对于MaoReduce只有map.reduce两种操作,Spark针对RDD的操作则比较多 *********************************************** map(func) 返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过func函数转换后组成 ***********************************************filter(func)返回一个新的数据集,由经过func函数后返回值为true的原元素组成 ***

1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合   parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD.其函数定义如下: ) scala> sc.defaultParallelism res0: Int = 2 由以上可知,如果第二个参数如果不设置默认为2,默认的并行度最大不超过2.  实例1:读取本地文件创建RDD scala> val rdd1=sc.textFile("file:///usr/local/doc/name1.txt") rdd1: org.

1. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错,位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2. RDD的属性 1)  A list of partitions 一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RD

map(func) /** * Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD. */ def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]  map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func.  将原RDD中的

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

1.RDD是什么 RDD(Resilient Distributed Dataset):是Spark的核心数据结构,指的是一个只读的.可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用.  RDD 是只读的  RDD 是分区记录的集合  RDD 是容错的  RDD 是高效的  RDD 不需要物化  RDD 可以缓存的 2.RDD的产生 1.传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭

Resilient Distributed Datasets Resilient Distributed Datasets (RDD) is a fundamental data structure of Spark. It is an immutable distributed collection of objects. Each dataset in RDD is divided into logical partitions, which may be computed on diffe