Sprak RDD简单应用

【Sprak RDD简单应用】的更多相关文章

来自:http://my.oschina.net/scipio/blog/284957#OSC_h5_11 目录[-] 1.准备文件 2.加载文件 3.显示一行 4.函数运用 (1)map (2)collecct (3)filter (4)flatMap (5)union (6) join (7)lookup (8)groupByKey (9)sortByKey 1.准备文件 wget http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/dataset…

rdd简单操作

1.原始数据 Key value Transformations(example: ((1, 2), (3, 4), (3, 6))) 2. flatMap测试示例 object FlatMapTran { //与map相似,区别是源rdd中的元素经map处理后只能生成一个元素,而原有的rdd中的元素经过flatmap处理后可以生成多个元素 def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession.builder().appName("F…

RDD算子的使用

TransformationDemo.scala import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ListBuffer object TransformationDemo extends App { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Tr…

JAVA RDD 介绍

RDD 介绍 RDD,全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集),是Spark最为核心的概念,是Spark对数据的抽象. RDD是分布式的元素集合,每个RDD只支持读操作,且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上.除此之外,RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中,掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步. 1:创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责.2:转换操作(transfor…

Spark简述及基本架构

Spark简述 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.它立足于内存计算.从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式. 特点: 1.轻 Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop1.0为9万行,2.0为22万行. 2.快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟,这对于Hadoop MapReduce是无法想象的(因为"心跳"间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟) 3.灵在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入策略(…

Job 逻辑执行图

General logical plan 典型的 Job 逻辑执行图如上所示,经过下面四个步骤可以得到最终执行结果: 从数据源(可以是本地 file,内存数据结构, HDFS,HBase 等)读取数据创建最初的 RDD.上一章例子中的 parallelize() 相当于 createRDD(). 对 RDD 进行一系列的 transformation() 操作,每一个 transformation() 会产生一个或多个包含不同类型 T 的 RDD[T].T 可以是 Scala 里面的基本类型或数…

Spark学习之JavaRdd

RDD 介绍 RDD,全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集),是Spark最为核心的概念,是Spark对数据的抽象.RDD是分布式的元素集合,每个RDD只支持读操作,且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上.除此之外,RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中,掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步. 1:创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责.2:转换操作(transform…