RDD基础概念创建RDD 创建RDD的方法： 1.载入外部数据集 2.分布一个对象的集合前边几次的笔记已经提到过多次了，因此，这里只列出几个注意事项： 1.利用sc.parallelize创建RDD一般只适用于在测试的时候使用，因为这需要我们将整个数据集放入一台机器的内存中。因此，除了我们学习使或者测试时，很少使用。 2.更通用的方法是从外部存储系统上加载数据创建RDDSpark支持两种
1、概述 Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。 Spark是一张有向无环图（从一个点出发最终无法回到该点的一个拓扑），并对其进行优化。 Spark应用程序在集群上运行着独立、平行的操作集合，并且由主入口main函数，也可以称driver program（驱动程序）创建的SparkContext管理。 SparkContext可以连接到几种类型的集群管理中心（
单项选择题1、Scala程序编译后的文件以什么结尾：A、.class B、java C、.scala D、.sc2、以下哪种Scala方法可以正确计算数组a的长度： A、count() B、take（1） C、tail(） D、length()3、以下语句中符合Scala编程规范的是： ①val s=“Spark” ②"abc".contains（“a”） ③"123".equals（123） ④
目录一、了解Scala1.1 了解Scala语言1.2了解Scala特性1.3 函数组合器1.3.1 map()方法1.3.2foreach()方法1.3.3flter()方法1.3.4flatten()方法1.3.5flatMap()方法1.3.6.groupBy()方法二、Scala编程基础2.1创建RDD2.1.1从内存中读取数据创建RDD2.1.2从外部存储系统中读取数据创建RDD2.2R
Spark编程指南V1.4.0· 简介· 接入Spark· Spark初始化
一、spark编程api套路 二、配置Spark运行环境2.1配置Spark选择“Libraries”选项，单击“+”按钮，选择“Java”选项在弹出的界面中找到Spark安装目录下的jars文件夹，将整个文件夹导入，如图所示点击“OK” 2.2编写Spark程序任何Spark程序都是以SparkContext对象开始的，因为SparkContext是Spark应用程序的上下文
系列博客：Spark学习笔记(一）：Spark概述与运行原理 RDD编程位置
RDD创建（1）从文件中加载数据创建调用SparkContext的textFile（）lines=sc.textFile("word.txt")
lines.foreach(print) （2）通过并行集合（列表）创建RDD调用SparkContext的parallelize方法array=[1
Spark 第四章 Spark RDD 实验手册实验4.1：RDD 的创建创建一个文档：324.txt虚拟机创文件： 上传文件到虚拟机里：把文件拖到finalshell启动pyspark：pyspark（小写）使用文件创建RDD实验4.2：常见RDD算子练习 注意：用英文空格（文档和操作中中英文符号要一致）>>> rdd=sc.textFile("/home/
文章目录一、实验目的二、实验平台三、实验步骤1. 准备工作（1）安装spark及其API程序（2）配置环境变量（3）启动Hadoop2. Spark读取文件系统的数据3. 编写独立应用程序实现数据去重4. 编写独立应用程序实现求平均值问题四、实验总结 一、实验目的掌握使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法掌握 Spark 应用程序的编写、编译和运行方法二、实验平台操作系统：Ubu
1. RDD基础概念Spark上开发的应用程序都是由一个driver programe构成，这个所谓的驱动程序在Spark集群通过跑main函数来执行各种并行操作。集群上的所有节点进行并行计算需要共同访问一个分区元素的集合，这就是RDD（RDD resilient distributed dataset）弹性分布式数据集。RDD可以存储在内存或磁盘中，具有一定的容错性，可以在节点宕机重启后恢复。在
【题目】
Spark
上机练习题：统计人口平均年龄 （
1
）请编写
Spark
应用程序，该程序可以在本地文件系统中生成一个数据文件
peopleage.txt
，数据 文件包含若干行（比如
1000
行，或者
100
万行等等）记录，每行记录只包含两列数据，第
1
列是序 号，第
2
列是年龄。效果如下： 1 89 2
spark实验 2 Scala 编程初级实践实验内容和要求1. 计算级数请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前n项之和Sn，直到Sn刚好大于或等于q为止其中q为大于0的整数，其值通过键盘输入。例如，若q的值为50.0，则输出应为：Sn=50.416695。请将源文件保存为exercise2-1.scala，在REPL模式下测试运行，测试样例：q=1时，Sn=2；q=30时，Sn=30.89145
SparkStreaming编程指南学习SparkStreaming编程指南 文章目录SparkStreaming编程指南学习1:SparkStreaming编程指南1：概述2:基本概念2.1：DStream，DataSet以及DataFrame2.2：rdd算子介绍2.3：checkpoint检查点1：checkpoint存储的数据2：checkpoint配置3：使用4：checkpoint和广
使用的文件内容如下：用户表： 电影表：评分表：三个表数据详情如下：1、求被评分次数最多的 10 部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）package com.spark.homework.movie
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object code_01{
def main(args: Array[Stri
3.5 常见的转化操作和行动操作 3.5.1 基本RDD 1. 针对各个元素的转化操作 两个最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()接受一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。而转化操作filter()则接收一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回。 inputRDD{1，2，3，4}
文章目录一、RDD行动算子1.1 reduce1.2 collect1.3 count1.4 first1.5 take1.6 takeOrdered1.7 aggregate1.8 fold1.9 countByKey1.10 foreach1.11 save相关算子二、RDD序列化三、RDD依赖关系四、RDD持久化五、RDD文件读取与保存 一、RDD行动算子行动算子不会产生新的RDD，而是触
一、实验目的
通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；
掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。
二、实验平台
操作系统：Linux
Hadoop版本：2.6.0
三、实验步骤
（一）编程实现文件合并和去重操作
对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序
概述与Spark建立连接初始化Spark使用Shell 概述总体来说，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，运行了用户的main函数并且在集群上执行多种并行操作。Spark提供的主要抽象就是弹性分布式数据集（RDD），它是跨节点的元素集合，可以并行操作。RDD可以由Hadoop文件系统（或者其它Hadoop支持的文件系统）的文件创建，也可以通过转换驱动程序中已存在的Scala集合创建。用户可
Spark编程指南译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。本文翻译自Spark Programming Guide，由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大
一、groupBy将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中，一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组。例子：将奇数偶数分为两组def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkCon
