map(func)
|
返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过func函数转换后组成
|
|
返回一个新的数据集,由经过func函数后返回值为true的原元素组成
|
|
类似于map,但是每一个输入元素,会被映射为0到多个输出元素(因此,func函数的返回值是一个Seq,而不是单一元素)
|
|
类似于map,但是每一个输入元素,会被映射为0到多个输出元素(因此,func函数的返回值是一个Seq,而不是单一元素)
|
sample(withReplacement, frac, seed)
|
根据给定的随机种子seed,随机抽样出数量为frac的数据
|
|
|
|
在一个由(K,V)对组成的数据集上调用,返回一个(K,Seq[V])对的数据集。注意:默认情况下,使用8个并行任务进行分组,你可以传入numTask可选参数,根据数据量设置不同数目的Task
|
reduceByKey(func, [numTasks])
|
在一个(K,V)对的数据集上使用,返回一个(K,V)对的数据集,key相同的值,都被使用指定的reduce函数聚合到一起。和groupbykey类似,任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的。
|
join(otherDataset, [numTasks])
|
在类型为(K,V)和(K,W)类型的数据集上调用,返回一个(K,(V,W))对,每个key中的所有元素都在一起的数据集
|
groupWith(otherDataset, [numTasks])
|
在类型为(K,V)和(K,W)类型的数据集上调用,返回一个数据集,组成元素为(K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。这个操作在其它框架,称为CoGroup
|
|
笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时,返回一个(T,U)对的数据集,所有元素交互进行笛卡尔积。
|
|
类似于map,但是每一个输入元素,会被映射为0到多个输出元素(因此,func函数的返回值是一个Seq,而不是单一元素)
|
相关推荐
spark rdd相关操作详解;包括全部的操作说明和举例;
RDD即弹性分布式数据集,有容错机制并可以被并行操作的元素集合,具有只读、分区、容错、高效、无需物化、可以缓存、RDD依赖等特征。RDD只是数据集的抽象,分区内部并不会存储具体的数据。
结合代码详细描述RDD算子的执行流程,并配上执行流程图
上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD。简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据。RDD的全名是ResilientDistributedDataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个...
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点...
Spark RDD详解 Spark Shell ① ./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client --executor-cores 4 --num-executors 3 ② ./bin/spark-shell --master spark://zly:7077 --total-executor-cores 6 常⻅...
参考个人博客《Spark RDD 论文详解(三)Spark 编程接口》了解详情
6、大量全网唯一的知识点:基于排序的wordcount,Spark二次排序,Spark分组取topn,DataFrame与RDD的两种转换方式,Spark SQL的内置函数、开窗函数、UDF、UDAF,Spark Streaming的Kafka Direct API、...
此文档介绍了spark的发展,技术优势,单机安装,rdd详解,DAG详解,集群安装,以及简单的示例代码。
本文中阐述的原理基于Spark2.1版本,阅读本文需要读者有一定的Spark和Java基础,了解RDD、Shuffle、JVM等相关概念。 在执行Spark的应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,前者为主控进程,负责...
大数据 大数据学习路线 大数据技术栈思维导图 大数据常用软件安装指南 一、Hadoop ...RDD 常用算子详解 Spark 运行模式与作业提交 Spark 累加器与广播变量 基于 Zookeeper 搭建 Spark 高可用集群 Spark SQL :
lg大数据高薪训练营 HBase、 Java9 、Java10 、MySQL优化 、JVM原理 、JUC多线程、 CDH版Hadoop ...· 算子详解 · RDD编程进阶 · 累加器&广播变量 Spark SQL · SparkSQL · DataFrame · DataSet · 自定义
RDD使用算子详解 Spark运行模式与作业提交 Spark 累加器与广播信号 基于Zookeeper搭建Spark高可用服务 火花 SQL: 日期帧和数据集 结构化API的基本使用 Spark SQL 外部数据源 Spark SQL常用聚合函数 Spark SQL JOIN...
下面是一个简单的使用示例,在这个例子中我们在过滤掉RDD中奇数的同时进行计数,最后计算剩下整数的和。 val sparkConf = new SparkConf().setAppName(Test).setMaster(local[2]) val sc = new SparkContext...
一、前置知识详解 Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作, Load:可以创建DataFrame, ...import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkC
目录1.WordCountWordCount 执行流程详解2.统计最受欢迎老师topN1. 方法一:普通方法,不设置分组/分区2. 方法二:设置分组和过滤器3. 方法三:自定义分区器3.根据IP计算归属地 1.WordCount Spark Core入门案例。 //...
1.自学sparkcore技术必不可少,详解sparkcore,以及三个sparkcore实例练习 (1)计算独立IP数(2)统计每个视频独立IP数(3)统计一天中每个小时间的流量 手把手教你操作