【RDD入门了解】的更多相关文章

Spark RDD/Core 编程 API入门系列 之rdd案例（map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、join、cogroupy等）（四）

声明: 大数据中,最重要的算子操作是:join  !!! 典型的transformation和action val nums = sc.parallelize(1 to 10) //根据集合创建RDD map适用于 package com.zhouls.spark.cores import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2016/9/27. */object Transfo…

Spark RDD/Core 编程 API入门系列 之rdd实战（rdd基本操作实战及transformation和action流程图）（源码）（三）

本博文的主要内容是: 1.rdd基本操作实战 2.transformation和action流程图 3.典型的transformation和action RDD有3种操作: 1.  Trandformation      对数据状态的转换,即所谓算子的转换 2.  Action    触发作业,即所谓得结果的 3.  Contoller  对性能.效率和容错方面的支持,如cache.persist.checkpoint Contoller包括cache.persist.checkpoint. /…

Spark RDD/Core 编程 API入门系列之动手实战和调试Spark文件操作、动手实战操作搜狗日志文件、搜狗日志文件深入实战（二）

1.动手实战和调试Spark文件操作 这里,我以指定executor-memory参数的方式,启动spark-shell. 启动hadoop集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ jps8457 Jpsspark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/loc…

Spark RDD/Core 编程 API入门系列之map、filter、textFile、cache、对Job输出结果进行升和降序、union、groupByKey、join、reduce、lookup（一）

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u…

大数据入门到精通8-spark RDD 复合key 和复合value 的map reduce操作

一.做基础数据准备 这次使用fights得数据. scala> val flights= sc.textFile("/user/hdfs/data/Flights/flights.csv")flights: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/data/Flights/flights.csv MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:24 scala> val…

Spark基础脚本入门实践3:Pair RDD开发

Pair RDD转化操作 val rdd = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))) //reduceByKey,通过key来做合并val r1 = rdd.reduceByKey((x,y)=>x+y).collect()val r1 = rdd.reduceByKey(_+_).collect()res0: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,10)) val r1 = rdd.reduceByKey((x,y)=>…

大数据入门到精通5--spark 的 RDD 的 reduce方法使用

培训系列5--spark 的 RDD 的 reduce方法使用 1.spark-shell环境下准备数据 val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")val header= collegesRdd.first val headerlessRdd= collegesRdd.filter( line=>{ line!= header } ) 2.准备学生数的map val countStuMap= he…

大数据入门到精通4--spark的rdd的map使用方式

学习了之前的rdd的filter以后,这次来讲spark的map方式 1.获得文件 val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")val header= collegesRdd.first 2.通过filter获得纯粹的数据 val headerlessRdd= collegesRdd.filter( line=>{ line!= header } ) 3.查看一下实际数据格式 scala> h…

大数据入门到精通3-SPARK RDD filter 以及 filter 函数

一.如何处理RDD的filter 1. 把第一行的行头去掉 scala> val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")collegesRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/CollegeNavigator.csv MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:24 scala>…

大数据入门到精通2--spark rdd 获得数据的三种方法

通过hdfs或者spark用户登录操作系统,执行spark-shell spark-shell 也可以带参数,这样就覆盖了默认得参数 spark-shell --master yarn --num-executors 2 --executor-memory 2G --driver-memory 1536M 默认值得设置一般在/etc/spark/conf/spark-env.sh里面设置 一.通过array数组自动获得 1.枚举生成数组 val arr=Array(1,2,3,4,5,6,7)…