RDD:RDD分区数,若从HDFS创建RDD,RDD的分区就是和文件块一一对应,若是集合并行化形式创建,RDD分区数可以指定,一般默认值是CPU的核数. task:task数量就是和分区数量对应. 一.transformation算子: (1)map(func):将函数应用于RDD中的每一个元素,将返回值构成新的RDD. rdd.map(x=>x+1) 如:{1,2,3,3}    结果为 {2,3,4,4} (2)mapPartitions(func):函数中传入的参数是迭代器,迭代器里面保存

处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型: 1)输入分区与输出分区一对一型 2)输入分区与输出分区多对一型 3)输入分区与输出分区多对多型 4)输出分区为输入分区子集型 5)还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型. Cache算子对RDD分区进行缓存 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 1.map(func):数据集中的每个元素经过用户自定义的函数转换形成一个新的RDD,新的RDD叫Map

map 产生的键值对是tupple,      split分隔出来的是数组 一.常用Transformation算子 (map  .flatMap .filter .groupByKey .reduceByKey .sortByKey  .join .cogroup ) JAVA: package day2; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.

处理数据类型为Value型的Transformation算子能够依据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为下面几种类型: 1)输入分区与输出分区一对一型 2)输入分区与输出分区多对一型 3)输入分区与输出分区多对多型 4)输出分区为输入分区子集型 5)另一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型. Cache算子对RDD分区进行缓存 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每一个数据项通过map中的用户自己定义函数f映射转变为一个新的元素. 源代码中的map算子相

Transformation算子 intersection 交集 /* 交集 */ @Test def intersection(): Unit ={ val rdd1=sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5)) val rdd2=sc.parallelize(Seq(3,4,5,6,7)) rdd1.intersection(rdd2) .collect() .foreach(println(_)) } union 并集 /* 并集 */ @Test def union():

1. sortBy是Transformation算子,为什么会触发Action sortBy需要对数据进行全局排序,其需要用到RangePartitioner,而在创建RangePartitioner时需要大概知道有多少数据,以及数据的范围(采样),其内部获取这个范围(rangeBounds)是通过调用sample方法得到,在调用完sample后会调用collect方法,所以会触发Action 2. Spark SQL概述 2.1 Spark SQL定义: Spark SQL是Spark用来处理

Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致可以分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不对Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表只对( V1, 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through a m

Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致能够分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不正确Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表仅仅对( V1. 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源代码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through

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

Transformation和action详解 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 什么是算子 算子是RDD中定义的函数,可以对RDD中的数据进行转换和操作. 算子分类: 具体: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transfromation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据对. 3.Action算子,这类算子会触发SparkC

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

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

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 Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行.action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job. 通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子,由RDD转换成其他的格式就是Action算子. 二.常用Transformation算子 假设数据集为此: 1.filter      过滤符合条件的记录数,true保留,false过滤掉. Java版: package com.spark.spark.transform

Transformation算子 基本的初始化 java static SparkConf conf = null; static JavaSparkContext sc = null; static { conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("TestTransformation"); sc = new JavaSparkContext(conf); } scala private v

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

Transformation算子 基本的初始化 java static SparkConf conf = null; static JavaSparkContext sc = null; static { conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("TestTransformation"); sc = new JavaSparkContext(conf); } scala private v

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;

package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.ap

别的不说先上官网: action 这些算子中需要注意: 1.reduce 和 reduceByKey 虽说都有reduce,但是一个是action级别,一个是transformation级别,速度上会有很大的差异 2.groupBy的使用如下 groupBy :将元素通过函数生成相应的 Key,数据就转化为 Key-Value 格式,之后将 Key 相同的元素分为一组. val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a.groupBy(x => { if (x % 2 ==