1.transformation和action介绍 Spark支持两种RDD操作:transformation和action.transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD:而action则主要是对RDD进行最后的操作,比如遍历.reduce.保存到文件等,并可以返回结果给Driver程序.   例如,map就是一种transformation操作,它用于将已有RDD的每个元素传入一个自定义的函数,并获取一个新的元素,然后将所有的新元素组成一个新的RDD.而reduce就是…

1.创建RDD val lines = sc.parallelize(List("pandas","i like pandas")) 2.加载本地文件到RDD val linesRDD = sc.textFile("yangsy.txt") 3.过滤 filter 需要注意的是 filter并不会在原有RDD上过滤,而是根据filter的内容重新创建了一个RDD val spark = linesRDD.filter(line => lin…

1.看到 这篇总结的这么好, 就悄悄的转过来,供学习 wordcount.toDebugString查看RDD的继承链条 所以广义的讲,对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子,甚至包括求幂次,开方都可以认为是一个算子,只是有的算子我们用了一个符号来代替他所要进行的运算罢了,所以大家看到算子就不要纠结,他和f(x)的f没区别,它甚至和加减乘除的基本运算符号都没有区别,只是他可以对单对象操作罢了(有的符号比如大于.小于号要对多对象操作).又比如取概率P{X<x},概率是集合{X<x}(他是属…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…

转自:http://my.oschina.net/hanzhankang/blog/200275 附:各种操作的逻辑执行图 https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/2-JobLogicalPlan.md 本文提供的是0.7.3版本中的action和transformation接口,RDD提供了两种类型的操作:transformation和action 1. transformation是得到一个新的RDD,…

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. /…

RDD :弹性分布式数据集:是一个容错的.并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘或内存中,并控制数据的分区   RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.所谓Spark应用程序,本质是一组对RDD的操作   RDD的两种创建方式     从文件系统输入(如HDFS)创建     从已存在的RDD转换得到新的RDD   RDD的两种操作算子         Transformation(变换)Transformation类型的算子特点是lazy特性…

总算可以开始写第一篇技术博客了,就从学习Spark开始吧.之前阅读了很多关于Spark的文章,对Spark的工作机制及编程模型有了一定了解,下面把Spark中对RDD的常用操作函数做一下总结,以pyspark库为例. RDD 的操作函数(operation)主要分为2种类型 Transformation 和 Action,如下图: Transformation 操作不是马上提交 Spark 集群执行的,Spark 在遇到 Transformation 操作时只会记录需要这样的操作,并不会去执行,…

本节课程主要分二个部分: 一.Spark Streaming updateStateByKey案例实战二.Spark Streaming updateStateByKey源码解密 第一部分: updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝,在Spark Streaming中可以为每一个可以通过CheckPoint来维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新:对每一个新批次的数据(batch)而言,Spark Streaming通过使用updateStateByKey…

Spark Streaming 进阶与案例实战 1.带状态的算子: UpdateStateByKey 2.实战:计算到目前位置累积出现的单词个数写入到MySql中 1.create table CREATE TABLE `wordcount` ( `word` VARCHAR(50) NOT NULL, `count` INT(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`word`) ) COMMENT='单词统计表' COLLATE='utf8mb4_german2_ci' ENG…