使用parallelize创建RDD 也 可以使用makeRDD来创建RDD。通过查看源码可以发现，makeRDD执行的时候，也是在调用parallelize函数，二者无区别。通过 .textFile 可以通过文件读取项目路径 和 hdfs 文件路径*makeRDD 和 parallelize 第二个参数为处理的并行度数量不给定时，默认值为 通过conf.getInt("spark.default
原创
2019-09-21 22:13:15
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目录一.创建RDD1.从内存读取数据创建RDDparallelize()方法：通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建的（一个Seq对象）。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。makeRDD()方法：只有scala版本的才有makeRDD，和parallelize类似。makeRDD方法实际上是将传入的集合和分区数
在Spark中创建RDD的创建方式可以分为四种： ps：本文代码基于spark on zeppelin实现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 // 使用parallelize方法
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4))
//使用makeRDD方法
val
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2023-05-23 14:12:00
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集合（内存）中创建 RDD外部存储（文件）创建 RDD并行与分区分区的设定集合（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，从底层代码实现来讲，makeRDD 方法其实就是 parallelize 方法parallelize方法代
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2023-10-05 16:35:47
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Spark–默认创建RDD的分区个数规则创建RDD的三种方式1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD2）从外部存储中创建 方法：testFile3）从其他RDD中创建（执行转换算子的时候）1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD1、首先来看一下这种方式创建的RDD是怎样的分区规则 代码：object test02_RDDDefalutPa
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2023-09-13 23:37:34
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1.join：join函数主要用来拼接字符串，将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)
var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2)
scala> rdd1.j
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2024-04-16 15:29:40
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Value型Transformation1、集合中创建RDD，Spark主要提供了两中函数：parallelize和makeRDD2、下划线 '_' 代表集
原创
2022-12-28 14:59:32
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1.RDD的创建：RDD的创建两种方式：并行化已有的集合val RDD1 = sc.makeRDD(List(3,5,6,7,8))
val RDD2 = sc.parallelize(Array(1,3,4,6,7))以上两种方式是都可以创建RDD的，虽有区别，但是实现方式都一样makeRDD的底层也是用parallelize方法实现的 并行集合的一个重要参数是要将数据集拆分后的分区数。spar
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2023-11-11 06:15:47
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0 引 言1 RDD并行度与分区1.1 概念解释默认情况下，Spark可以将一个作业切分多个任务后，发送给Executor节点并行计算，而分区数我们称之为并行度，并行度等于task总数，但task数并不等于某一时刻可以同时并行计算的任务数。这个数量可以在构建RDD时指定。1.2 读取内存时数据并行度与分区算法1.2.1 读取内存数据并行度算法makeRDD的源码def makeRDD[T: Cla
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2023-12-14 02:10:34
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目录目录一:RDD1.1创建rdd 几种方式 1.1.1parallelize/makeRDD 创建rdd 1.1.2 textFile创建rdd 1.1.3wholeTextFiles创建rdd 1.1.4：sequenceFiles创建rdd二：Partion过程2.1parall
package com.zxl.sparkimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/*从集合中创建 RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize 和 makeRDD*/object RDDDemo01 { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("
原创
2021-07-05 13:43:38
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Spark编程基础1、创建RDD1）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
pipe(command, [envVars])对于每个分区，都执行一个perl或者shell脚本，返回输出的RDD1
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11scala> val rdd = sc.makeRDD(List("wangguo","yangxiu","xiaozhou","kangkang"),3)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[S
原创
2023-05-31 11:12:24
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Spark优化1.资源优化搭建集群 在Spark安装路径下 spark/conf/spark-env.sh配置： SPARK_WORKER_CORES=XXX SPARK_WORKER_MEMORY=XXX2.提高并行度sc.textFile(xx,minnum)
sc.parallelize(xx,num)
sc.makeRDD(xx，num)
sc.parallelizePairs(List&
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2023-09-04 11:26:03
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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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RDD是什么东西已经初步了解了，现在我们要怎么创建RDD呢？ 创建RDD1. 从集合创建RDD1.1 parallelize1.2 range1.3 makeRDD2. 从外部存储创建RDD2.1 textFile2.2 wholeTextFiles2.3 binaryFiles2.4 binaryRecords2.5 hadoopRDD2.6 hadoopFile2.7 newAPIHadoop
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2024-06-30 17:46:52
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原则：一个 core 一般分配 2~3 个 task,每一个 task 一般处理 1G 数据提高并行度的方式：sc.textFile(xx,minnumpartition)sc.parallelize(xx,num)sc.makeRDD(xx,num)sc.parallelizePairs(xx,num)reduceByKey,join,distinctrepartition/coalesc
原创
2022-07-01 17:28:42
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目录spark编程基础1.parallelize()2.makeRDD()3.textfile()4.Map()方法5.sortBy()方法6.collect()方法7.flatMap()8.take（）方法9.union（）方法10.distinst()方法11.cartesian() 方法12.reduceByKey()13.groupBykey()14.combineByKey()
一、行动算子
1) reduce ➢ 函数签名 def reduce(f: (T, T) => T): T➢ 函数说明 聚集
RDD
中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 聚合数据
val reduceResult: Int
Spark学习——常用RDD算子汇总1. parallelizejava版本2. makeRDD只有scala版本3. textFilescala版本java版本4. filterscala版本java版本5. mapscala版本java版本6. flatMapscala版本java版本，spark2.0以上7. distinctscala版本java版本8. unionscala版本java
