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

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.

RDD :弹性分布式数据集:是一个容错的.并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘或内存中,并控制数据的分区   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.所谓Spark应用程序,本质是一组对RDD的操作   RDD的两种创建方式     从文件系统输入(如HDFS)创建     从已存在的RDD转换得到新的RDD   RDD的两种操作算子         Transformation(变换)Transformation类型的算子特点是lazy特性

一.基础核心概念 1.StreamingContext详解 (一) 有两种创建StreamingContext的方式:             val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);             val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)); StreamingContext, 还可以使用已有的SparkContext来创建         

实时计算介绍 Spark Streaming, 其实就是一种Spark提供的, 对于大数据, 进行实时计算的一种框架. 它的底层, 其实, 也是基于我们之前讲解的Spark Core的. 基本的计算模型, 还是基于内存的大数据实时计算模型. 而且, 它的底层的组件或者叫做概念, 其实还是最核心的RDD.     针对实时计算的特点, 在RDD之上, 进行了一层封装, 叫做DStream. 其实, 学过了Spark SQL之后, 你理解这种封装就容易了. 之前学习Spark SQL是不是也是发现,

一.Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下 二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程                    编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr

一.Spark-Shell交互式工具 1.Spark-Shell交互式工具 Spark-Shell提供了一种学习API的简单方式, 以及一个能够交互式分析数据的强大工具. 在Scala语言环境下或Python语言环境下均可使用. 启动Spark-Shell                ./bin/spark-shell      本地模式,线程数为1(1个CPU)                ./bin/spark-shell --master                ./bin

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

一.reduce和reduceByKey: 二.:RDD 的算子总结 RDD 的算子大部分都会生成一些专用的 RDD map, flatMap, filter 等算子会生成 MapPartitionsRDD coalesce, repartition 等算子会生成 CoalescedRDD 常见的 RDD 有两种类型 转换型的 RDD, Transformation 动作型的 RDD, Action 常见的 Transformation 类型的 RDD map flatMap filter gr

Spark算子总结 算子分类 Transformation(转换) 转换算子 含义 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 filter(func) 过滤, 返回一个新的RDD, 该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 flatMap(func) 类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) mapPartitions(func) 类似于map,但独立地在R

RDD(弹性分布式数据集)及常用算子 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是 Spark 中最基本的数据 处理模型.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行 计算的集合. 弹性 存储的弹性:内存与磁盘的自动切换: 容错的弹性:数据丢失可以自动恢复: 计算的弹性:计算出错重试机制: 分片的弹性:可根据需要重新分片. 分布式:数据存储在大数据集群不同节点上 数据集:RDD 封装了计算逻辑,并不保存数据 数据抽象:RD

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey

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

value类型的算子 处理数据类型为value型的算子(也就是这个算子只处理数据类型为value的数据),可以根据rdd的输入分区与输出分区的关系分为以下几个类型 (1)输入分区与输出分区一对一型 map型:对rdd的每个数据项,通过用户自定义的函数映射转换成一个新的rdd 上面4个方框表示4个rdd分区,当第一个方框中的rdd经过用户自定义的map函数从v1映射为v,1.这种操作只有等到action算子触发后,这个函数才会和其他的函数在一个stage中对数据进行运算 flagMap型:将原来的

摘要:本文分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法. 本文分享自华为云社区<[MindSpore易点通]算子使用问题与解决方法>,作者:chengxiaoli. 简介 算子的调用是构建模型的基础,准确的找到能满足需求的算子并能正确的使用,可以有事半功倍的效果.本次就分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法给大家. 图中是简单的归纳了算子使用的这几个步骤,本文的内容主要是根据图中的步骤再进行解析说明. 分析使用需求 首先了解下什么是算子,通俗的说对一个函数进行

两种创建方式 val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1));//通过conf对象创建 val sc = new SparkContext(conf)val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1));//通过Context对象创建 appName,是用来在Spark UI上显

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

Spark_总结五 1.Storm 和 SparkStreaming区别 Storm                      纯实时的流式处理,来一条数据就立即进行处理 SparkStreaming 微批处理,每次处理的都是一批非常小的数据 Storm支持动态调整并行度(动态的资源分配),SparkStreaming(粗粒度, 比较消耗资源)   Storm 优点 || 缺点 Storm 流式计算(扶梯)     优点:数据延迟度很低,Storm的事务机制要比SparkStreaming的事务

Spark_总结一 1.Spark介绍     1.1什么是Spark?     Apache Spark是一个开源的集群计算框架,使数据计算更快(高效运行,快速开发)          1.2Spark比Hadoop快的两个原因      第一,内存计算      第二,DAG(有向无环图) 2.Spark运行模式(四种 ) Local     多用于测试 Standalone Spark自带的资源调度器(默认情况下就跑在这里面) MeSOS 资源调度器,同Hadoop中的YARN YARN

一个StreamingContext定义之后,必须做以下几件事情:1.通过创建输入DStream来创建输入数据源.2.通过对DStream定义transformation和output算子操作,来定义实时计算逻辑.3.调用StreamingContext的start()方法,来开始实时处理数据.4.调用StreamingContext的awaitTermination()方法,来等待应用程序的终止.可以使用CTRL+C手动停止,或者就是让它持续不断的运行进行计算.5.也可以通过调用Streami

Spark core面试篇02 1.cache后面能不能接其他算子,它是不是action操作? 答:cache可以接其他算子,但是接了算子之后,起不到缓存应有的效果,因为会重新触发cache. cache不是action操作 2.reduceByKey是不是action? 答:不是,很多人都会以为是action,reduce rdd是action 3.数据本地性是在哪个环节确定的? 具体的task运行在那他机器上,dag划分stage的时候确定的 4.RDD的弹性表现在哪几点? 1)自动的进行内