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)=>…

1.最基本的Map用法 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)val distData = sc.parallelize(data)val result = distData.map(x=>x*x)println(result.collect().mkString(",")) 其中最关键的操作就是:从分布式数据集 --转换--> 并行数据集from a distributed dataset to Parallelized collections S…

1.创建数据框架 Creating DataFrames val df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json");df.show(); 写到hdfs路径:df.select("age", "name").write.save("examples/src/main/resources/peopleOUT.json…

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")…

1,基本概念 RDD(Resilient Distributed Dataset) :弹性分布式数据集 它是Spark中最基本的数据抽象,是编写Spark程序的基础.简单的来讲,一个Spark程序可以概括为: <输入> => [转换] => <输出> 输入和输出是必须要有的,转换是大部分情况下都有的,将这个过程细化一下,放到Spark中,大概是这样: (1)输入 一个或多个数据源作为输入,数据源可以是:本地文件,hdfs,数据库,程序中构造的数据集等等,在Spark中,…

下面是Pair RDD的API讲解 转化操作 reduceByKey:合并具有相同键的值: groupByKey:对具有相同键的值进行分组: keys:返回一个仅包含键值的RDD: values:返回一个仅包含值的RDD: sortByKey:返回一个根据键值排序的RDD: flatMapValues:针对Pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数,然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录: mapValues:对Pair RDD里每一个值应用一个函数,但是不会对键值进行操作:…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题的第四篇文章,我们一起来看下Pair RDD. 定义 在之前的文章当中,我们已经熟悉了RDD的相关概念,也了解了RDD基本的转化操作和行动操作.今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD,也叫做键值对RDD,可以理解成KVRDD. KV很好理解,就是key和value的组合,比如Python当中的dict或者是C++以及Java当中的map中的基本元素都是键值对.相比于之前基本的RDD,pariRDD可以支持…

什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. RDD的属性 一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度.…

目录 0.0.Scrapy基础 0.1.Scrapy 框架图 0.2.Scrapy主要包括了以下组件: 0.3.Scrapy简单示例如下: 0.4.Scrapy运行流程如下: 0.5.还有什么? 0.6.下一步是什么? 0.0.Scrapy基础 Python2:适合爬取非中文 Python3:适合爬取中文 Scrapy是一种快速的高级Web爬行和Web抓取框架,用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据.它可用于各种用途,从数据挖掘到监控和自动化测试. 0.1.Scrapy 框架图 0.2.Scra…

Spark学习之键值对(pair RDD)操作(3) 1. 我们通常从一个RDD中提取某些字段(如代表事件时间.用户ID或者其他标识符的字段),并使用这些字段为pair RDD操作中的键. 2. 创建pair RDD 1)读取本身就是键值对的数据 2)一个普通的RDD通过map()转为pair RDD,传递的函数需要返回键值对. Python中使用第一个单词作为键创建出一个pair RDD pairs = lines.amp(lambda x: (x.split(" ")[0],x))…

不多说,直接上干货! Pair RDD的分区控制 Pair RDD的分区控制 (1) Spark 中所有的键值对RDD 都可以进行分区控制---自定义分区 (2)自定义分区的好处:  1) 避免数据倾斜 2) 控制task并行度 自定义分区方式 class DomainNamePartitioner(numParts: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = numParts override def getPar…

不多说,直接上干货! Pair RDD的action操作 所有基础RDD 支持的行动操作也都在pair RDD 上可用…

本文参考 参考<Spark快速大数据分析>动物书中的第四章"键值对操作",本篇是对RDD转化操作和行动操作API归纳的最后一篇 RDD转化操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/12545374.html RDD行动操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/12550938.html pair RDD转化操作API归纳:https://www.cnblogs.com/kuluo/p/1255856…

本文参考 参考<Spark快速大数据分析>动物书中的第四章"键值对操作",由于pair RDD的一些特殊操作,没有和前面两篇的API归纳放在一起做示例 前面的几个api -- reduceByKey()函数.foldByKey()函数.groupByKey()函数.combineByKey()函数.mapValues()函数.flatMapValues()函数.keys()函数.values()函数和sortByKey函数是针对一个Pair RDD的操作 而后的几个api…

本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. 对单个 Pair RDD 的转化操作 下面会对 Pair RDD 的一些转化操作进行解释.先假设我们有下面这些RDD(在pyspark中操作): nums = sc.parallelize( [ (1,2) ,(3,4) ,(3,6) ] ) x = sc.parallelize( [ (1,[2,4,5]) ,(4,[7,8,0]) ,(4,[6,7,5])] ) reduceByKey 概述:合并具有相同键值的值. 例子: >>&…

不多说,直接上干货! Pair RDD的transformation操作 Pair RDD转换操作1 Pair RDD 可以使用所有标准RDD 上转化操作,还提供了特有的转换操作. Pair RDD转换操作2…

不多说,直接上干货! 创建Pair RDD Python语言 pairs = lines.map(lambda x: (x.split(], x))  scala语言 val pairs = lines.map(x => (x.split(), x)) Java语言 PairFunction keyData = new PairFunction() { public Tuple2 call(String x) { ], x); } }; JavaPairRDD pairs = lines.map…

不多说,直接上干货! 什么是Pair RDD (1)包含键值对类型的RDD被称作Pair RDD. (2)Pair RDD通常用来进行聚合计算. (3)Pair RDD通常由普通RDD做ETL转换而来. 关于ETL的知识,请移步 http://www.cnblogs.com/zlslch/category/1008607.html…

刚 开始的时候,说实话,我很反感使用css预处理器这种新玩意的,因为其中涉及到了编程的东西,私以为很复杂,而且考虑到项目不是一天能够完成的,也很少是 一个人完成的,对于这种团队的项目开发,前端实践用css预处理器来合作,是一种很痛苦,即使不痛苦那也是需要花费非常多的时间来协调合作上的.对于预处 理器的态度,目前是本着学习新技术和推动css向前进的思想来学习新玩意.下面这篇文章来自w3cplus,这是一篇非常强大的文章,私以为互联网上介绍这方面知识的就属这篇文章是鼻祖了. 经过了这篇文章的学习,我…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依…

一.大数据架构 并发计算: 并行计算: 很少会说并发计算,一般都是说并行计算,但是并行计算用的是并发技术.并发更偏向于底层.并发通常指的是单机上的并发运行,通过多线程来实现.而并行计算的范围更广,他是散布到集群上的分布式计算. Spark内存计算比hadoop快100倍,磁盘计算快10倍,在worker节点主要基于内存进行计算,避免了不必要的磁盘io. 二.Spark模块 Spark是没有分布式存储的,必须借助hadoop的HDFS等.资源管理工具自带的是Standalone也支持hadoop的…

1. spark是什么 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎 spark是在Hadoop基础上的改进,是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduc…

https://tech.meituan.com/2016/03/31/spark-in-meituan.html 本文已发表在<程序员>杂志2016年4月期. 前言 美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击.浏览.下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理.分析.挖掘与学习,为美团的各种推荐.搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持.大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景,选择合适.高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率,进而间接或直接提升相关团队的工作效…

摘要:Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. 全文共包括四个部分: 第一部分:Spark入门,介绍如何使用Shell及RDDs…

[易学易懂系列|rustlang语言|零基础|快速入门|(24)|实战2:命令行工具minigrep(1)] 项目实战 实战2:命令行工具minigrep 有了昨天的基础,我们今天来开始另一个稍微有点复杂的项目. 简单来说,就是开发一个我们自己的grep (globally search a regular expression and print) 首先用命令生成一个工程: cargo new minigrep 然后在工程目录minigrep下新建一个文件:poem.txt,文件的内容如下 :…

一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读的,所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时,原有 RDD 不会改变. 1.1.设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下…

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).…

1.什么是RDD? 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Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征: 1.有一个分片列表.就是能被切分,和hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算. 2.有一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数. 3.对其他的RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依…

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3832405.html  一.Spark简介 1.什么是Spark 发源于AMPLab实验室的分布式内存计算平台,它克服了MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足. 相比于MapReduce,Spark能充分利用内存资源提高计算效率. 2.Spark计算框架 Driver程序启动很多workers,然后workers在(分布式)文件系统中读取数据后转化为RDD(弹性分布式数据集),最后对RD…

身为一个程序员会用命令行来进行一些简单的操作,不是显得很装逼嘛!?嘿嘿~ ヾ(>∀<) cmd 与 bash 基础命令入门       简介       CMD 基础命令             目录操作                   切换目录                   列出文件与子目录                   创建目录                   删除目录                   复制目录                   移动目录     …