spark Transformations算子
在java中,RDD分为javaRDDs和javaPairRDDs。下面分两大类来进行。
都必须要进行的一步。
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
一。javaRDDs
String[] ayys = {"a","b","c"};
List<String> strings = Arrays.asList(ayys);
JavaRDD<String> rdd1 = sc.parallelize(strings);
strings.add("d");
JavaRDD<String> rdd2 = sc.parallelize(strings);
JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList(
new Tuple2<String, Integer>("asd", 11),
new Tuple2<String, Integer>("asd", 11),
new Tuple2<String, Integer>("asd", 11)
));
rdd1.map(new Function<String, String>() {
public String call(String s) throws Exception {
return s.replace("a","qqq");
}
}).foreach(new VoidFunction<String>() {
public void call(String s) throws Exception {
System.out.println(s);
}
});
List<String> a = rdd1.filter(new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String s) throws Exception {
return s.contains("a");
}
}).collect();
System.out.println(a);
JavaRDD<String> rdd22 = rdd1.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(" "));
}
});
JavaPairRDD<String, Integer> rdd4 = rdd2.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
}
});
JavaRDD<String> rdd11 = rdd2.mapPartitions(new FlatMapFunction<Iterator<String>, String>() {
public Iterable<String> call(Iterator<String> stringIterator) throws Exception {
ArrayList<String> strings = new ArrayList<String>();
while (stringIterator.hasNext()){
strings.add(stringIterator.next());
}
return strings;
}
});
JavaRDD<String> stringJavaRDD = rdd1.mapPartitionsWithIndex(new Function2<Integer, Iterator<String>, Iterator<String>>() {
public Iterator<String> call(Integer integer, Iterator<String> stringIterator) throws Exception {
ArrayList<String> strings = new ArrayList<String>();
while (stringIterator.hasNext()){
strings.add(stringIterator.next());
}
return strings.iterator();
}
},false);
JavaRDD<String> sample = rdd1.sample(false, 0.3);
JavaRDD<String> union = rdd1.union(rdd2);
JavaRDD<String> intersection = rdd1.intersection(rdd2);
JavaRDD<String> distinct = rdd1.distinct();
二。JavaPairRDDs.
JavaPairRDD<String, Integer> rdd1 = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(
new Tuple2<String, Integer>("asd", 111),
new Tuple2<String, Integer>("asd", 111),
new Tuple2<String, Integer>("asd", 111)
)); JavaPairRDD<String, Integer> rdd2 = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(
new Tuple2<String, Integer>("sdfsd", 222),
new Tuple2<String, Integer>("sdfsd", 222),
new Tuple2<String, Integer>("sdfsd", 222)
)); JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> stringIterableJavaPairRDD = rdd1.groupByKey(); JavaPairRDD<String, Integer> rdd = rdd1.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
return integer + integer2;
}
}); JavaPairRDD<String, Integer> rdd3 = rdd1.aggregateByKey(0, new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
return max(integer,integer2);
}
}, new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
return integer + integer2;
}
}); JavaPairRDD<String, Integer> rdd111 = rdd1.sortByKey(); JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Integer>> join = rdd1.join(rdd2);
JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Optional<Integer>>> stringTuple2JavaPairRDD = rdd1.leftOuterJoin(rdd2);
JavaPairRDD<String, Tuple2<Optional<Integer>, Integer>> stringTuple2JavaPairRDD1 = rdd1.rightOuterJoin(rdd2);
JavaPairRDD<String, Tuple2<Optional<Integer>, Optional<Integer>>> stringTuple2JavaPairRDD2 = rdd1.fullOuterJoin(rdd2); JavaPairRDD<String, Tuple2<Iterable<Integer>, Iterable<Integer>>> cogroup = rdd1.cogroup(rdd2); JavaPairRDD<String, Integer> coalesce = rdd1.coalesce(3, false); JavaPairRDD<String, Integer> repartition = rdd1.repartition(3); JavaPairRDD<String, Integer> rdd5 = rdd1.repartitionAndSortWithinPartitions(new HashPartitioner(2)); JavaPairRDD<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> cartesian = rdd1.cartesian(rdd2); JavaRDD<String> pipe = rdd1.pipe("");
zip:
JavaPairRDD<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> zip = rdd1.zip(rdd2);
JavaPairRDD<Tuple2<String, Integer>, Long> tuple2LongJavaPairRDD = rdd1.zipWithIndex();
最后都要加上
sc.stop();
repartitionAndSortWithinPartitions算子详解
spark Transformations算子的更多相关文章
- 【Spark篇】---Spark中transformations算子二
一.前述 今天继续整理几个Transformation算子如下: mapPartitionWithIndex repartition coalesce groupByKey zip zipWithIn ...
- Spark RDD概念学习系列之Spark的算子的分类(十一)
Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformat ...
- Spark操作算子本质-RDD的容错
Spark操作算子本质-RDD的容错spark模式1.standalone master 资源调度 worker2.yarn resourcemanager 资源调度 nodemanager在一个集群 ...
- Spark RDD概念学习系列之Spark的算子的作用(十四)
Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算 ...
- [大数据之Spark]——Transformations转换入门经典实例
Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法,可以直接使用:另一个优势就是执行速度快,这要得益于DAG的调度,想要理解这个调度规则,还要理解函数之间的依赖关系. 本篇就着重描述下S ...
- Spark RDD算子介绍
Spark学习笔记总结 01. Spark基础 1. 介绍 Spark可以用于批处理.交互式查询(Spark SQL).实时流处理(Spark Streaming).机器学习(Spark MLlib) ...
- 列举spark所有算子
一.RDD概述 1.什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可 ...
- Spark Transformations介绍
背景 本文介绍是基于Spark 1.3源码 如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来. 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们 ...
- Spark常用算子-KeyValue数据类型的算子
package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import or ...
随机推荐
- 在Django中使用ORM创建图书管理系统
一.ORM(对象关系映射) 很多语言的web框架中都有这个概念 1. 为什么要有ORM? 1. 写程序离不开数据,要使用数据就需要连接数据库,但是不同的数据库在sql语句上(mysql,oracle等 ...
- 机器学习---文本特征提取之词袋模型(Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words)
假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good frie ...
- 【nowcoder-2017校招真题】保留最大的数
牛客在线编程-保留最大的数 题目描述 给定一个十进制的正整数number,选择从里面去掉一部分数字,希望保留下来的数字组成的正整数最大. 输入描述: 输入为两行内容,第一行是正整数number,1 ≤ ...
- 你可能不知道的 Mac 技巧 - 文本操作
找不到 Mac 上的 Home,End,PageUp?想截图还得打开 QQ?不知道 Mac 如何剪切文件?找不到全屏窗口的按钮?找不到隐藏文件夹?不知道如何向后删除?想少用鼠标,多用键盘?…… 希望我 ...
- Angular: 执行ng lint后如何快速修改错误
当我第一次被分配到“修正执行ng lint语句后的错误”这项任务前,我就被导师提前告知这是一个很无聊的任务,当我开始后,我发现其实有一些办法可以加快这个无聊单调的工作.接下来,我就分享一下我的经验. ...
- Node.js实战项目学习系列(1) 初识Node.js
前言 一直想好好学习node.js都是半途而废的状态,这次沉下心来,想好好的学习下node.js.打算写一个系列的文章大概10几篇文章,会一直以实际案例作为贯穿的学习. 什么是node Node.js ...
- vue组件化的应用
前言:vue组件化的应用涉及到vue-cli的内容,所以在应用之前是需要安装node和vue-cli的,具体如何安装我就不一一赘述了.可能一会儿我心情好的时候,可以去整理一下. 1.应用的内容:在一个 ...
- C/C++ 函数指针使用总结
一 函数指针介绍 函数指针指向某种特定类型,函数的类型由其参数及返回类型共同决定,与函数名无关.举例如下: int add(int nLeft,int nRight);//函数定义 该函数类型为int ...
- bootstrap的tree控件
地址:http://runjs.cn/detail/xtte94ls http://runjs.cn/code/xtte94ls
- 【easy】695. Max Area of Island
题目: Given a non-empty 2D array grid of 0's and 1's, an island is a group of 1's (representing land) ...