Spark RDD编程初级的实践代码,遇到问题写不下去的同学不妨来看看,重新打开自己的思路!希望这篇文章可以帮助你理解Spark RDD的初级应用。    任务描述     相关知识         RDD的创建         RDD的转换操作     &n
转载 2024-06-30 17:39:43
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1、基础语法1.1 两种变量类型Val:不可变,在声明时就必须进行初始化,且初始化后就不能被再次赋值 Var:可变,在声音是需要进行初始化,但后续还可以进行再次赋值 在Scala中声明变量必须有这两者其一的定义,但类型不是必须的,因为Scala可以自己判断。1.2 控制台输入输出语句输入:scala.io.Stdln read 输出:print()、println()、printf()1.3 读写
转载 2024-09-09 12:20:10
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翻译Spark Programming Guide,Spark2.2.0. 之前有博文也翻译,Spark版本1.3.0.,本文翻译过程中,有所参考。概述每个含一个驱动程序组成的Spark应用,可以高效地运行用户的主程序(main function)以及在集群上执行各种并行的操作。Spark提出的抽象概念主要是一个弹性分布式数据集(resilient distributed datasets, RD
1.累加器          通常在向Spark传递函数时,比如使用map()函数或者用filter()传条件是,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个人物都会得到这些变量的一份新的副本,更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。Spark的两个共享变量,累加器与广播变量,分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模
转载 2023-12-20 21:40:27
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1. 交互式Spark-Shell根据前一节已经搭建好的Hadoop和Spark环境,直接通过脚本启动Hadoop和Spark服务。如果 http://localhost:8080 能够访问,说明Spark服务已经启动。Spark为我们提供了PySpark以及Spark-shell,可以方便的通过交互试界面调试Spark应用。接下来我们将采用Spark-Shell来调试Spar
转载 2024-06-16 10:32:02
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本課課程: 零基礎实战Scala 函数式编程Spark 源碼中的 Scala 函数式编程鑒賞 Spark 源碼中的 Scala 函数式编程鑒賞 這些是函数,里面傳進出的方法要麼是自己本身,要麼是自己的子類。 沒有函数體表明這是抽象函数 這里 SparkContext 函数里有一個 sc,這個 sc 又是另外一個函数(
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
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目录1.数据类型2.变量和常量的声明3.类和对象3.1 创建类3.2 创建对象3.3 伴生类和伴生对象3.4 注意点4. if else5.for ,while,do…while5.1 to和until 的用法(不带步长,带步长区别)5.2 创建for循环5.3 创建多层for循环5.4 for循环中可以加条件判断,可以使用分号隔开,也可以不使用分号5.5 
文章目录一、Spark作业执行流程(重点)二、RDD编程2.1创建RDD的⼆种⽅式:2.2Transformation算⼦2.3Action算子三、简单算子(必须掌握)3.1 map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex3.1.1 ⽐较map flatMap mapPartitions mapPartitionsWithIndex3.2 flatMap3.3
目录1.读取员工薪资数据创建RDD从内存中读取数据创建RDD从外部存储系统中读取数据创建RDD2.查询上半年实际薪资排名前3的员工信息使用map()方法转换数据使用sortBy()方法进行排序使用collect()方法查询数据使用flatMap()方法转换数据使用take()方法查询某几个值3.查询上半年或下半年实际薪资大于20万元的员工姓名使用union()方法合并多个RDD使用filter()
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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 编程基础:详尽指南与课后答案实现 作为一名新手开发者,学习 Apache Spark 编程基础是进入大数据领域的第一步。在本文中,我们将逐步引导你完成“Spark 编程基础”课后答案的实现。我们将首先提供一个步骤流程表,然后详细讨论每个步骤所需的代码,并为每一条代码提供清晰的注释。同时,我们还将使用 Mermaid 图形绘制工具展示相关关系图。 ## 一、工作流程步骤表 |
目录TT数鸭子题目描述输入描述输出描述样例输入样例输出数据组成思路代码ZJM要抵御宇宙射线题目描述输入描述输出描述样例输入样例输出数据组成思路代码宇宙狗的危机题目描述输入描述输出描述样例输入1样例输出1样例输入2样例输出2数据组成思路代码 TT数鸭子时间限制空间限制1S256MB题目描述这一天,TT因为疫情在家憋得难受,在云吸猫一小时后,TT决定去附近自家的山头游玩。 TT来到一个小湖边,看到了
转载 2023-12-26 12:40:38
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选择题1. spark 的四大组件下面哪个不是 (D)A.Spark Streaming B Mlib C Graphx D Spark R2.下面哪个端口不是 spark 自带服务的端口 ( C)A.8080 B.4040 C.8090 D.180803.spark 1.4 版本的最大变化 ( B)A spark sql Release 版本 B 引入 Spark R C DataFrame D
目录 1、请阐述大数据处理的基本流程。2、请阐述大数据的计算模式及其代表产品3、请列举Hadoop生态系统的各个组件及其功能。4、分布式文件系统HDFS的名称节点和数据节点的功能分别是什么?名称节点:数据节点:5、试阐述MapReduce的基本设计思想6、YARN的主要功能是什么?使用YARN可以带来哪些好处?7、试阐述Hadoop生态系统中Hbase与其他部分的关系。8、数据仓库Hive的主要
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实验SparkSQL编程初级实践实践环境:Oracle VM VirtualBox 6.1.12Ubuntu 16.04Hadoop3.1.3JDK1.8.0_162spark2.4.0python3.5Windows11系统下pycharm2019.1专业版实验目的:通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法;熟悉RDD到DataFrame的转化方法;熟悉利用Spark SQL管理来自不同数据
转载 2023-11-09 16:23:11
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Spark基础编程Spark的一些基本概念1.RDD:弹性分布式数据集,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内容模型,即RDD是只读的记录分区的集合,只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD,或者通过其它RDD上执行确定的转换操作(如map,join,group by)来创建,这些限制使得实现容错的开销很低。一个RDD 就是一个分布式对象集合,作为数据结构,RDD本质上是一个
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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
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林子雨老师《Spark编程基础》_第二章scala语言_重点1、scala基础知识1.1基本数据类型和变量基本数据类型字面量(literal)操作符富包装类变量1.2输入输出输入输出写入文件读取文件1.3控制结构1.3.1if控制1.3.2while循环1.3.3for循环1.3.4异常处理1.3.5对循环的控制1.4数据结构1.4.1数组Array1.4.2元组Tuple1.4.3容器Coll
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Spark 复习更新至第四章 文章目录Spark 复习第二章1、Spark的主要组成部分和各部分的作用2、Spark架构名词解释:简述Spark架构模型:简述Spark 各种应用程序,作业,任务,阶段 间的关系3、Spark运行流程应用程序提交后首先创建基本运行环境Executor 的优点:DAGScheduler的作用:3、RDDRDD的相关概念RDD的惰性机制RDD的特性及其原因RDD的依赖关
转载 2023-10-16 22:36:35
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