Spark
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通用性。
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reduceByKey ➢ 函数签名 def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] ➢ 函数说明 可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合 val dataRDD1 = sparkCo
原创
2022-01-19 11:07:57
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reduceByKey➢ 函数签名def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)]➢ 函数说明可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合val dataRDD1 = sparkContext
原创
2021-07-02 11:24:28
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RDD简介：spark中的rdd就是一个不可变的分布式对象集合。每个rdd都被分为多个分区，这些分区运行在集群中不同的节点上。rdd可以包含python，java，scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义对象。RDD支持两种类型的操作：一是转化操作，一个是行动操作，转化操作返回的是RDD, 行动操作返回的是其他类型。创建RDD:创建RDD最简单的方式是吧程序中一个已有的集合传给Spar
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2024-01-17 08:09:28
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1.准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter()lambda 参数：条件表达式 2.生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter()
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2021-03-28 08:42:05
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这个实验由一个实验案例产生，实验中，需要对一个数据集进行维护，其中有一个需要对数据一条条进行插入：下面是最二的写法：rdd=sc.parallelize([-1])
for i in range(10000):
rdd=rdd.union(sc.parallelize([i]))每次插入数据，新建一个rdd，然后union。后果是：java.lang.OutOfMemoryError: G
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
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2023-11-12 10:59:44
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一，RDD概述 1.1 什么是RDD 1.2 RDD的属性二，创建RDD三，RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 WordCount 3.4 练习四，RDD的依赖关系 4.1 窄依赖 4.2 宽依赖 4.3 Lineage 正文一，RDD概述 1.1 什么是R
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2023-11-27 13:02:11
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、一、RDD原理：一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为“行动”（Action）和“转换”（Transformation）两种类型，前者用于执行计算并指定输出的形式，
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2023-12-12 15:26:55
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今天是spark专题第二篇文章，我们来看spark非常重要的一个概念——RDD。在上一讲当中我们在本地安装好了spark，虽然我们只有local一个集群，但是仍然不妨碍我们进行实验。spark最大的特点就是无论集群的资源如何，进行计算的代码都是一样的，spark会自动为我们做分布式调度工作。RDD概念介绍spark离不开RDD，RDD是其中很重要的一个部分。但是很多初学者往往都不清楚RDD究竟是什
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2024-06-16 20:55:10
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1.RDD——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset） RDD是一个分布式的元素集合，在Spark中，对数据的操作就是创建RDD、转换已有的RDD和调用RDD操作进行求值。 Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合。每个 RDD 都被分为多个分区
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2017-04-06 10:36:00
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1.准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter() 2.生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter()
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2021-03-27 10:12:19
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文章目录一、RDD二、累加器三、广播变量Spark 计算框架为了能
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2022-08-12 10:39:50
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上节完成了Spark集群环境部署和配置，并且启动SparkShell。本节研究RDD编程，RDD编程简介，RDD创建、Spark编程模型的简介。
原创
2024-08-20 10:47:33
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第1章 RDD 概念1.1 RDD 为什么会产生 RDD：Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集 RDD 是 Spark 的基石，是实现 Spark 数据处理的核心抽象。那么 RDD 为什么会产生呢？ Hadoop 的 MapReduce 是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作模式一般是从存储上加载数据集，然后操作数据集，最后写入物理存储设备。
原创
2021-06-02 18:14:13
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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...
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2016-01-15 15:07:00
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