RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
一、简介RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的
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2023-08-18 22:47:18
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一、数据读写(1)从文件系统加载数据创建RDD ①本地文件：sc.textFile("file:///data/spark/buyer_favorite") ②HDFS文件：sc.textFile("hdfs://localhost:9000/spark/buyer_favorite")(2)通过并行集合创建RDD val array = Array(1,2,3
1、RDD创建1）从集合（内存）中创建 RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("CreateRDD01")
// 创建 Spark 上下文环境对象（连接对象）
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2023-08-11 11:02:00
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Spark编程(一) RDD编程1.RDD创建1.1从文件系统加载数据创建RDD测试如下当前系统中存在一个文件word.txt 位置和内容如下读取成功1.2通过数组创建RDD2.RDD操作2.1 转换操作2.2 行动操作2.3 惰性机制2.4 实例filter操作找出文本文件中单行文本所包含的单词数量最大值还可以用这个语句我觉得简单一点lines.map(_.split(" ").size).ma
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2023-09-15 15:32:56
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Spark编程工具：使用IDEA 文章目录Spark编程工具：使用IDEA1、实验描述2、实验环境3、相关技能4、知识点5、实现效果6、实验步骤7、总结 1、实验描述准备Spark编程所需的环境及安装集成开发环境IDEA，及为它安装scala插件，配置maven相关属性实验时长：
45分钟主要步骤：
解压安装IDEA配置IDEA scala 插件重启IDEA2、实验环境虚拟机数量：1系
：运行Application的main()函数并创建SparkContext。通常SparkContext代表driver programExecutor: 在集群上获得资源的外部服务（例如 Spark Standalon，Mesos、Yarn）Worker Node：被送到executor上执行的工作单元。Job：每个Job会被拆分成很多组Task，每组任务被称为stage，也可称TaskSet
spark使用scala语言开发的，进行spark开发优先考虑scala语言了。而进行scala程序开发，我们自然得考虑一款好用的IDE，这里推荐IntelliJ IDEA。本次安装环境：win7 64位系统。1、安装jdk下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
Spark学习之RDD编程（2）1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。3. 创建RDD:1）读取一个外部数据集2）在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合。4. RDD支持的操作：1）转换操作，由一个RDD生成一个新的RDD。
2）行动操作，对RDD进行计算结果，并把结果返回到驱动器程序中
练习一：val rdd = sc.parallelize(List("dog","an","cat","an","cat"))第一步：通过获取rdd中每个元素的长度创建新的rdd1第二步：通过zip把rdd1和rdd组合创建rdd2第三步：去重第四步：输出结果val rdd = sc.parallelize(List("dog","an","cat","an","ca
本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的理
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2022-03-23 10:24:56
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概述Spark 应用程序由一个在集群上运行着用户的 main 函数和执行各种并行操作的 driver program（驱动程序）组成。Spark 提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集（RDD）RDD 可以从一个 Hadoop 文件系统或其他地方获得。了让它在整个并行操作中更高效的重用，也许会让 Spark persist（持久化）一个 RDD 到内存中。最后，RDD 会自动的从节点故障中恢复。Sp
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2023-09-13 20:36:07
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大数据Spark技术的普及推广，对专业人才的需求也日益增加。Spark这门语言大数据培训中心也有相对应的课程，学习Spark，也是一个阶段慢慢的学习，通常来讲需要经历以下阶段：第一阶段：熟练的掌握Scala语言1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,;2，虽然说现在的Spark可以采用多语言
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2023-06-19 06:09:51
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Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位；要想成为Spark高手，需要经历一下阶段：第一阶段：熟练地掌握Scala语言1， Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,；2
作者 小象学院 杨 磊 Spark 编程模型与Hadoop相比，Spark最初为提升性能而诞生。Spark是Hadoop MapReduce的演化和改进，并兼容了一些数据库的基本思想，可以说，Spark一开始就站在Hadoop与数据库这两个巨人的肩膀上。同时，Spark依靠Scala强大的函数式编程Actor通信模式、闭包、容器、泛型，并借助统一资源调度框架，成为一个简洁、高效、强大的分布式大数据
文章目录一、why is Scala语言?二、Scala语言的特点三、Windows下搭建Scala开发环境四、配置 IDEA五、Scala语言快速开发入门 一、why is Scala语言?Spark—新一代内存级大数据计算框架，是大数据的重要内容。 Spark就是使用Scala编写的。因此为了更好的学习Spark, 需要掌握Scala这门语言。Scala 是 Scalable Languag
概述Spark主要抽象弹性分布式数据集（RDD）——横跨集群所有节点进行并行计算的分区元素集合；用户可以要求Spark将RDD持久化到内存中，来让它在并行计算中高效地重用RDDs能在节点失败中自动地恢复过来共享变量（Shared Variables）两种类型的共享变量
广播变量——在所有节点的内存中缓存一个值；累加器——仅仅能执行“添加”操作初始化Spark初始化SparkSpark 编程的
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2023-08-17 18:45:39
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进入Spark的命令：spark-shellRDD是一个容错的、只读的、可进行并行操作的数据结DD...
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2022-09-14 22:12:18
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1. RDD1.1 创建RDD1.1.1 读取外部数据集SparkContext.parallelize()1.1.2 在驱动器程序里分
原创
2022-12-07 14:45:45
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函数式编程的核心特色之一是把函数作为参数传递给函数、在函数内部可以定义函数等。 1，动手实战Scala高阶函数 声明一个List集合实例：List集合所在的包已经被预定义自动导入，所以此处不需要导入包，同时，这里直接使用List实例化对象，其实是用来List的object对象的apply方法； 我们使用map函数把List中的每个值都乘以2： 在
