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  • RDD ---弹性分布式数据集 RDD概述 RDD论文 中文版 : http://spark.apachecn.org/paper/zh/spark-rdd.html RDD产生背景 为了解决开发人员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算,提出了 RDD 的概念,...

    RDD ---弹性分布式数据集


    RDD概述

    RDD论文

    中文版 : http://spark.apachecn.org/paper/zh/spark-rdd.html

    RDD产生背景

    为了解决开发人员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算,提出了 RDD 的概念,而当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差, 这个是RDDs 的提出的动机。

    什么是 RDD

    RDD 是 Spark 的计算模型。RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性的分布式数据集合,是 Spark 中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、只读的,被分区的数据集。操作 RDD 就像操作本地集合一样,有很多的方法可以调用,使用方便,而无需关心底层的调度细节。


    创建RDD

    1 . 集合并行化创建 (通过scala集合创建) scala中的本地集合 -->Spark RDD

    spark-shell --master spark://hadoop01:7077

    scala> val arr = Array(1,2,3,4,5)
    scala> val rdd = sc.parallelize(arr)
    scala> val rdd = sc.makeRDD(arr)
    scala> rdd.collect
    res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

    通过集合并行化方式创建RDD,适用于本地测试,做实验

    2 外部文件系统 , 比如 HDFS

    读取HDFS文件系统

    val rdd2 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/words.txt")

    读取本地文件

    val rdd2 = sc.textFile(“file:///root/words.txt”)

    scala> val rdd2 = sc.textFile("file:root/word.txt")
    scala> rdd2.collect
    res2: Array[String] = Array(hadoop hbase java, hbase java spark, java, hadoop hive hive, hive hbase)

    3 从父RDD转换成新的子RDD

    调用 Transformation 类的方法,生成新的 RDD

    只要调用transformation类的算子,都会生成一个新的RDD。RDD中的数据类型,由传入给算子的函数的返回值类型决定

    注意:action类的算子,不会生成新的 RDD

    scala> rdd.collect
    res3: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

    scala> val rdd = sc.parallelize(arr)
    scala> val rdd2 = rdd.map(_*100)
    scala> rdd2.collect
    res4: Array[Int] = Array(100, 200, 300, 400, 500)

    Spark上的所有的方法 , 有一个专有的名词 , 叫做算子


    RDD分区

    说对RDD进行操作 , 实际上是操作的RDD上的每一个分区 , 分区的数量决定了并行的数量 .

    使用 rdd.partitions.size 查看分区数量

    scala> rdd.partitions.size
    res7: Int = 4

    scala> rdd2.partitions.size
    res8: Int = 4

    如果从外部创建RDD,比如从hdfs中读取数据,正常情况下,分区的数量和我们读取的文件的block块数是一致的,但是如果只有一个block块,那么分区数量是2.也就是说最低的分区数量是2

    如果是集合并行化创建得到的RDD,分区的数量,默认的和最大可用的cores数量相等。

    (--total-executor-cores > 可用的 cores? 可用的 cores:--total-executor-cores)

    集合并行化得到的RDD的分区 :

    默认情况下,一个application使用多少个cores,就有多少个分区

    分区的数量 = 运行任务的可用的cores(默认一个cores,能处理一个任务)

    可以指定分区的数量:

    通过集合并行化创建的RDD是可以任意修改分区的数量的

    val rdd = sc.makeRDD(arr,分区的数值)

    scala> val arr = Array(List(1,3),List(4,6))
    scala> val rdd3 = sc.parallelize(arr,3)
    scala> rdd3.partitions.size
    res1: Int = 3

    这种方式,多用于测试

    读取外部文件RDD的分区

    正常情况下,读取HDFS中的文件,默认情况下,读到的文件有几个block块,得到的RDD就有几个分区。

    当读取一个文件,不足一个block块的时候,会是2个分区

    默认情况下,分区的数量  = 读取的文件的block块的数量,但是至少是2个

    scala> val rdd1 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/hbase-1.2.6-bin.tar.gz")
    scala> rdd1.partitions.size
    res2: Int = 1

    scala> val rdd2 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/hadoop-2.8.3.tar.gz")
    scala> rdd2.partitions.size
    res3: Int = 1

    scala> val rdd3 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/ideaIU-2017.2.2.exe")
    scala> rdd3.partitions.size
    res4: Int = 4

    hadoop-2.8.3文件200多M,有俩个块,按说有俩个分区,hbase不到100M,有一个块,按说应该有2个分区,结果这俩个都是一个分区,是不正常的,不知道问题在哪里,希望知道的大佬指点一下

    idea文件500多M有4个块,有四个分区,是正常的

    textFile自身提供了修改分区的API

    sc.textFile(path,分区数量)

    1 这里的分区数量,不能少于读取的数据的block块的数量

    2 当设置的分区的数量大于block的数量的时候,读取数据的API会根据我们的数据进行优化

    scala> val rdd3 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/ideaIU-2017.2.2.exe",5)
    scala> rdd3.partitions.size
    res7: Int = 5

    真正的想要改变分区的数量:用算子

    repartition,coalesce,专用于修改分区数量

    读取HDFS上的数据,写入到HDFS中的数据,使用的API都是hadoop的API

    总结:

    默认情况下,分区的数量 = 读取文件的block块的数量

    分区的数量至少是2个

    通过转换类的算子

    默认情况下,分区的数量是不变的。map  flatMap  filter

    groupByKey,reduceByKey 默认是不变的,但是可以通过参数来改变

    repartition(分区数量),coalesce(分区数量),根据指定的分区数量重新分区

    union:分区数量会增加

    scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))
    rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[14] at map at <console>:26
    
    scala> val rdd3 = rdd2.reduceByKey(_+_)
    rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[15] at reduceByKey at <console>:28
    
    scala> rdd2.partitions.size
    res7: Int = 3
    
    scala> rdd3.partitions.size
    res8: Int = 3
    
    scala> val rdd3 = rdd2.reduceByKey(_+_,6)
    rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[16] at reduceByKey at <console>:28
    
    scala> rdd3.partitions.size
    res9: Int = 6
    

    总结:

    集合并行化:

    val arr = Array[Int](1,4,5,6) –》  sc.makeRDD(arr)     RDD[Int]

    默认情况下, 分区数量 =  application使用的 cores

    sc.makeRDD(data,分区数量)

    读取HDFS数据:

    默认情况下, 分区数量 =  读取的数据的block块的数量

    至少是2个

    通过转换类的算子获取的RDD :

    默认情况下,分区的数量是不变的。

    简单来说,rdd分区数量就决定了任务的并行的数量。

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  • SparkRDD的理解

    2018-07-10 08:17:33
    RDDRDDSpark的计算模型 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性的分布式数据集合,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、只读的,被分区的数据集。操作RDD就像操作本地集合一样,数据会被分散到...

    1.什么是RDD

    RDDRDDSpark的计算模型 RDDResilient Distributed Dataset)叫做弹性的分布式数据集合,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、只读的,被分区的数据集。

    操作RDD就像操作本地集合一样,数据会被分散到多台机器中(以分区为单位)。

     

     

    RDDSpark中的一个基本抽象(可以理解为代理)

    有了RDD,就可以像操作本地的集合一样,有很多的方法可以调用,使用方便,而无需关心底层的调度细节。

     

    2.RDD操作类型

    RDD中算子可分为两类:

    RDD支持的两中类型的操作:

    转换(Transformation):现有的RDD通过转换生成一个新的RDDlazy模式,延迟执行。

     

    转换的函数:mapfilterflatmapgroupByKeyreduceBykeyaggregateByKeyunionjoincoalesce等等。

     

    动作(Action):RDD上运行计算,并返回结果给驱动程序(Drive)或写入文件系统。

     

    动作操作函数:reduce,collect,count,frist,take,countByKey以及foreach等等。

     

    collect该方法把数据收集到driver端   Array数组类型

     

    所有的transfromation只有遇到action才能执行。

     

    当触发执行action之后,数据类型就不再是RDD了,数据就会存到指定的文件系统中,或者直接打印结果或者收集起来。

     

    RDD操作流程示意:

     

     

    RDD的运行逻辑:

    下图所示,在Spark应用中,整个执行流程在逻辑上运算之间会形成有向无环图。Action算子触发之后会将所有累积的算子形成一个有向无环图,然后由调度器调度该图上的任务进行运算。

    Spark的调度方式与MapReduce有所不同。Spark根据RDD之间不同的依赖关系切分形成不同的阶段(Stage),一个阶段包含一系列函数进行流水线执行。

    图中的ABCDEFG,分别代表不同的RDDRDD内的一个方框代表一个数据块。数据从HDFS输入Spark,形成RDD ARDD CRDD C上执行map操作,转换为RDD DRDD BRDD F进行join操作转换为G,而在BG的过程中又会进行Shuffle。最后RDD G通过函数saveAsSequenceFile输出保存到HDFS中。

     

    RDD的转换与操作:


     

    wordcount实例,查看lazy特性。

    只有在执行action时,才会真正开始运算,才能得到结果或储存到文件中。

    3.创建RDD

    1)集合并行化创建(通过scala集合创建)scala中的本地集合------> spark RDD

     

     

     

    val  arr=Array1  to  10

     

    val  rdd=sc.parallelizearr

     

    val  rdd=sc.makeRDDarr

     

    2)

    //读取外部文件系统,比如HDFS

    val  rdd2 = sc.textFile(“hdfs://hdp-nn-01:9000/words.txt”)

    //读取本地文件

    val  rdd2 = sc.textFile(“file:///root/words.txt”)

     

    3)从父RDD转换成新的子RDD,最常用方式

     

    调用Transformation 类的方法,生成新的RDD

     

    4.RDD的分区:

    rdd中和文件切片相关的概念叫做分区,也就是说对rdd进行操作,实际上是操作的rdd中的每一个分区,分区的数量决定了并行的数量。

    使用rdd.partitions.size或者rdd.partitions.length查看分区数量。

     

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  • Sparkrddkey进行join

    2019-08-06 00:04:16
    今天在Spark中使rddkey进行join,最开始使用的key是元组(tuple),如((a,b),c) 结果,数据量较小时可正常运行,数据量较大时会报shuffle出错。 原因可见...

    今天在Spark中使rdd按key进行join,最开始使用的key是元组(tuple),如((a,b),c)

    结果,数据量较小时可正常运行,数据量较大时会报shuffle出错。

    原因可见https://blog.csdn.net/u013405116/article/details/89356621

    将作为的key的元组连接成字符串,即(a+"\t"+b,c)

    再进行join,发现问题得到了解决。

    之后可通过map再将a,b分开。

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  • 1. 作用:对pairRDD进行分区操作,如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区,否则会生成ShuffleRDD,即会产生shuffle过程。 2. 需求:创建一个4个分区的RDD,对其重新分区 (1)创建一个RDD...

    partitionBy案例

    1. 作用:对pairRDD进行分区操作,如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区, 否则会生成ShuffleRDD,即会产生shuffle过程。

    2. 需求:创建一个4个分区的RDD,对其重新分区

    (1)创建一个RDD

    scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc"),(4,"ddd")),4)

    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[44] at parallelize at <console>:24

    (2)查看RDD的分区数

    scala> rdd.partitions.size

    res24: Int = 4

    (3)对RDD重新分区

    scala> var rdd2 = rdd.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(2))

    rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ShuffledRDD[45] at partitionBy at <console>:26

    (4)查看新RDD的分区数

    scala> rdd2.partitions.size

    res25: Int = 2

    reduceByKey(func, [numTasks]) 案例

    对value值做什么操作

    1. 在一个(K,V)的RDD上调用,返回一个(K,V)的RDD,使用指定的reduce函数,将相同key的值聚合到一起,reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。

    2. 需求:创建一个pairRDD,计算相同key对应值的相加结果

    (1)创建一个pairRDD

    scala> val rdd = sc.parallelize(List(("female",1),("male",5),("female",5),("male",2)))

    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[46] at parallelize at <console>:24

    (2)计算相同key对应值的相加结果

    scala> val reduce = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y)

    reduce: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[47] at reduceByKey at <console>:26

    (3)打印结果

    scala> reduce.collect()

    res29: Array[(String, Int)] = Array((female,6), (male,7))

    groupByKey案例

     

    操作

     

    1. 作用:groupByKey也是对每个key进行操作,但只生成一个seq。

    2. 需求:创建一个pairRDD,将相同key对应值聚合到一个seq中,并计算相同key对应值的相加结果。

    (1)创建一个pairRDD

    scala> val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")

    words: Array[String] = Array(one, two, two, three, three, three)

     

    scala> val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1))

    wordPairsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[4] at map at <console>:26

    (2)将相同key对应值聚合到一个Seq中

    scala> val group = wordPairsRDD.groupByKey()

    group: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[5] at groupByKey at <console>:28

    (3)打印结果

    scala> group.collect()

    res1: Array[(String, Iterable[Int])] = Array((two,CompactBuffer(1, 1)), (one,CompactBuffer(1)), (three,CompactBuffer(1, 1, 1)))

    (4)计算相同key对应值的相加结果

    scala> group.map(t => (t._1, t._2.sum))

    res2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[6] at map at <console>:31

    (5)打印结果

    scala> res2.collect()

    res3: Array[(String, Int)] = Array((two,2), (one,1), (three,3))

    2.3.3.4 reduceByKey和groupByKey的区别

    1. reduceByKey:按照key进行聚合,在shuffle之前有combine(预聚合)操作,返回结果是RDD[k,v]

    2. groupByKey:按照key进行分组,直接进行shuffle。

    3. 开发指导:reduceByKey比groupByKey,建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。

    aggregateByKey案例

    参数:(zeroValue:U,[partitioner: Partitioner]) (seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U)

    针对同一个key给一个默认值U,并且在分区内进行seqOp: (U, V) => U  操作,每个分区都有一个最终返回值U

    1. 作用:在kv对的RDD中,,按key将value进行分组合并,合并时,将每个value和初始值作为seq函数的参数,进行计算,返回的结果作为一个新的kv对,然后再将结果按照key进行合并,最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算(先将前两个value进行计算,将返回结果和下一个value传给combine函数,以此类推),将key与计算结果作为一个新的kv对输出。

    2. 参数描述:

    1zeroValue给每一个分区中的每一种key一个初始值;

    2seqOp函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value;

    3combOp函数用于合并每个分区中的结果。

    3. 需求:创建一个pairRDD,取出每个分区相同key对应值的最大值,然后相加

    4. 需求分析

    (1)创建一个pairRDD

    scala> val rdd = sc.parallelize(List(("a",3),("a",2),("c",4),("b",3),("c",6),("c",8)),2)

    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

    (2)取出每个分区相同key对应值的最大值,然后相加

    scala> val agg = rdd.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)

    agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[1] at aggregateByKey at <console>:26

    (3)打印结果

    scala> agg.collect()

    res0: Array[(String, Int)] = Array((b,3), (a,3), (c,12))

    增加一个需求:求平均数?

    思路:

     

    foldByKey案例

    分区之内的操作和分区之间的操作一致

    参数:(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

    1. 作用:aggregateByKey的简化操作,seqop和combop相同
    2. 需求:创建一个pairRDD,计算相同key对应值的相加结果

    (1)创建一个pairRDD

    scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3)

    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[91] at parallelize at <console>:24

    (2)计算相同key对应值的相加结果

    scala> val agg = rdd.foldByKey(0)(_+_)

    agg: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[92] at foldByKey at <console>:26

    (3)打印结果

    scala> agg.collect()

    res61: Array[(Int, Int)] = Array((3,14), (1,9), (2,3))

    combineByKey[C] 案例

    参数:(createCombiner: V => C,  mergeValue: (C, V) => C,  mergeCombiners: (C, C) => C)

    1. 作用:针对相同K,将V合并成一个集合。
    2. 参数描述:

    1createCombiner: combineByKey() 会遍历分区中的所有元素,因此每个元素的键要么还没有遇到过,要么就和之前的某个元素的键相同。如果这是一个新的元素,combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值

    2mergeValue: 如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键,它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并

    3mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的, 因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器, 就需要使用用户提供的 mergeCombiners() 方法将各个分区的结果进行合并。

    1. 需求:创建一个pairRDD,根据key计算每种key的均值。(先计算每个key出现的次数以及可以对应值的总和,再相除得到结果)
    2. 需求分析:

    图2- combineByKey案例分析

    (1)创建一个pairRDD

    scala> val input = sc.parallelize(Array(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), ("a", 95), ("b", 98)),2)

    input: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at <console>:26

    (2)将相同key对应的值相加,同时记录该key出现的次数,放入一个二元组

    scala> val combine = input.combineByKey((_,1),(acc:(Int,Int),v)=>(acc._1+v,acc._2+1),(acc1:(Int,Int),acc2:(Int,Int))=>(acc1._1+acc2._1,acc1._2+acc2._2))

    combine: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Int, Int))] = ShuffledRDD[5] at combineByKey at <console>:28

    (3)打印合并后的结果

    scala> combine.collect

    res5: Array[(String, (Int, Int))] = Array((b,(286,3)), (a,(274,3)))

    (4)计算平均值

    scala> val result = combine.map{case (key,value) => (key,value._1/value._2.toDouble)}

    result: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Double)] = MapPartitionsRDD[54] at map at <console>:30

    (5)打印结果

    scala> result.collect()

    res33: Array[(String, Double)] = Array((b,95.33333333333333), (a,91.33333333333333))

    sortByKey([ascending], [numTasks]) 案例

    1. 作用:在一个(K,V)的RDD上调用,K必须实现Ordered接口,返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD

    2. 需求:创建一个pairRDD,按照key的正序和倒序进行排序

    (1)创建一个pairRDD

    scala> val rdd = sc.parallelize(Array((3,"aa"),(6,"cc"),(2,"bb"),(1,"dd")))

    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:24

    (2)按照key的正序

    scala> rdd.sortByKey(true).collect()

    res9: Array[(Int, String)] = Array((1,dd), (2,bb), (3,aa), (6,cc))

    (3)按照key的倒序

    scala> rdd.sortByKey(false).collect()

    res10: Array[(Int, String)] = Array((6,cc), (3,aa), (2,bb), (1,dd))

    mapValues案例

    1. 针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作

    2. 需求:创建一个pairRDD,并将value添加字符串"|||"

    (1)创建一个pairRDD

    scala> val rdd3 = sc.parallelize(Array((1,"a"),(1,"d"),(2,"b"),(3,"c")))

    rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[67] at parallelize at <console>:24

    (2)对value添加字符串"|||"

    scala> rdd3.mapValues(_+"|||").collect()

    res26: Array[(Int, String)] = Array((1,a|||), (1,d|||), (2,b|||), (3,c|||))

     join(otherDataset, [numTasks]) 案例

    1. 作用:在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用,返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD

    2. 需求:创建两个pairRDD,并将key相同的数据聚合到一个元组。

    (1)创建第一个pairRDD

    scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))

    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[32] at parallelize at <console>:24

    (2)创建第二个pairRDD

    scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(4,6)))

    rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[33] at parallelize at <console>:24

    (3)join操作并打印结果

    scala> rdd.join(rdd1).collect()

    res13: Array[(Int, (String, Int))] = Array((1,(a,4)), (2,(b,5)), (3,(c,6)))

     cogroup(otherDataset, [numTasks]) 案例

     

    1. 作用:在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用,返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD,也是iterable类型元组

    2. 需求:创建两个pairRDD,并将key相同的数据聚合到一个迭代器。

    (1)创建第一个pairRDD

    scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))

    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[37] at parallelize at <console>:24

    (2)创建第二个pairRDD

    scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,4),(2,5),(3,6)))

    rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[38] at parallelize at <console>:24

    (3)cogroup两个RDD并打印结果

    scala> rdd.cogroup(rdd1).collect()

    res14: Array[(Int, (Iterable[String], Iterable[Int]))] = Array((1,(CompactBuffer(a),CompactBuffer(4))), (2,(CompactBuffer(b),CompactBuffer(5))), (3,(CompactBuffer(c),CompactBuffer(6))))

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  • Spark RDD是什么?

    2019-06-29 17:44:45
    Spark 的核心是建立在统一的抽象弹性分布式数据集(Resiliennt Distributed Datasets,RDD)之上的,这使得 Spark 的各个组件可以无缝地进行集成,能够在同一个应用程序中完成大数据处理。本节将对 RDD 的基本概念及...
  • RDD简介  在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD)。RDDSpark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作...
  • spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化。  Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。...
  • join和cogroup算子都能达到要求,按key合并,只是当rdd存在多个相同的key时候,最终的输出结果不一样。网上找到了处理情况,自己也测试了,代码如下: object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { ...
  • Spark中有许多中创建键值对RDD的方式,其中包括 读取时直接返回键值对RDD 普通RDD转换成键值对RDD 1、在Scala中,可通过Map函数生成二元组 val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val result = ...
  • Spark的WordCount到底产生了多少个RDD 不少的同学在面试中会被问到:这样的一句标准的sparkcore的wordcount的代码到底能要产生几个RDD呢。相信大家对于一个标准的WordCount的代码一定不陌生: sc.textFile("...
  • 在《深入理解Spark RDD——RDD依赖(构建DAG的关键)》一文,详细描述了RDD的宽窄依赖。RDD之间的依赖关系如果是Shuffle依赖,那么上游RDD该如何确定每个分区的输出将交由下游RDD的哪些分区呢?或者下游RDD的各个...
  • spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化。  Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。...
  • 创建Key-Value RDD  kvRDD1 = sc.parallelize([(3,6),(6,9),(3,4),(5,6),(1,2)]) 转换:取key和value &gt;&gt;&gt; kvRDD1.collect() [(3, 6), (6, 9), (3, 4), (5, 6), (1, 2)] &gt;&gt;&...
  • spark自定义RDD

    2018-10-29 15:58:10
    spark提供了很多方法读数据源,比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了,需要我们自己实现自己的RDD。  2. ...
  • 什么是RDD:Spark提供了一个抽象的弹性分布式数据集,是一个由集群中各个节点以分区的方式排列的集合,用以支持并行计算。RDD在驱动程序调用hadoop的文件系统的时候就创建(其实就是读取文件的时候就创建),或者通过...
  • Spark 键值对RDD操作

    2019-02-14 15:43:41
    Spark 键值对RDD操作 键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组。 概述 键值对RDDSpark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新...
  • RDD key/value关联操作 val left = sc.parallelize(List(("spark",1),("hadoop",1),("storm",1))) val left = sc.parallelize(List(("scala",1),("hadoop",1),("spark",1))) 关联2个RDD  val joinOut = left join...
  • 即便是对于一些有Spark使用经验的人,要想说清楚什么是RDD,以及为什么需要RDD还是一件比较困难的事情。本文首先解释第二个问题。 为什么需要RDD?以下从数据处理模型、依赖划分原则、数据处理效率及容错处理4个...
  • Spark RDD操作讲解

    2017-08-11 15:42:34
    spark rdd 操作 spark rdd算子分类及作用
  • 键值对RDDSpark中许多操作的常见数据类型,键值对RDD通常用来进行聚合计算,一般先通过ETL 抽取,转化,装载操作来将数据转化为键值对形式,这类RDD称为 pair RDD ,提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组...
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