1.什么是RDD RDD(resilient distributed dataset)弹性分布式数据集,每一个RDD都被分为多个分区,分布在集群的不同节点上. 2.RDD的操作 Spark对于数据的操作都是基于对RDD的操作,其中包括一些创建RDD操作.转化RDD操作(将一个RDD转化为一个新的RDD)以及调用RDD的行动操作.我们可以使用Java.Scala.Python语言来操作它. 3.基本步骤 a.从外部数据创建出输入RDD b.进行一些转化操作,例如filter c.持久化RDD,使用…

1.转化操作 转化操作是返回一个新的RDD的操作,我们可以使用filter()方法进行转化.举个使用scala进行转化操作的例子. def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf(); conf.setAppName("trans"); conf.setMaster("local"); //SparkContext对象代表对Spark集群的一个连接 val sc = new Spark…

RDD编程 基础Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python.java.Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.两种方法创建RDD: 1. 读取一个外部数据集 2. 在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如list和set). RDD 支持的操作: 1. 转化操作(transformation):一个RDD生成一个新的RDD. 2. 行动操作(action):会对RDD计算出一个…

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:…

RDD RDD初始參数:上下文和一组依赖 abstract class RDD[T: ClassTag]( @transient private var sc: SparkContext, @transient private var deps: Seq[Dependency[_]] ) extends Serializable 下面须要细致理清: A list of Partitions Function to compute split (sub RDD impl) A list of De…

RDD的两种操作 1.Tansformation(转化操作):返回值还是一个RDD 2.Action(行动操作):返回值不是一个RDD      第一种Transformation是返回一个新的RDD,如map(),filter()等.这种操作是lazy(惰性)的,即从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行,只是记录下来,只有等到有Action操作是才会真正启动计算,将生成的新RDD写到内存或hdfs里,不会对原有的RDD的值进行改变.而Action操作才会实际触发Spark计算,对R…

1 简述 spark中的RDD是一个分布式的元素集合. 在spark中,对数据的所有操作不外乎创建RDD,转化RDD以及调用RDD操作进行求值,而这些操作,spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行执行. 2 创建 RDD 创建RDD分两种:读取外部数据集,在程序中对一个集合进行并行化. 2.1 读取外部数据集: 常用的方式是读取外部的数据集,比如文本文件读入为一个RDD: scalac版: val lines = sc.textFile("D:\workspace\scala_…

Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD 可以包含Python.Java.Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象. 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如list 和set). RDD支持两种类型的操作:转化操作和行动操作.转化操作会由一个RDD 生成一个新的RDD.行动操作会对RDD计算出一个结果,并把结果返回到驱动器程序中,或把…

1.RDD基础 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在分区的不同节点上. 用户可以通过两种方式创建RDD: (1)读取外部数据集====> sc.textFile(inputfile) (2)驱动器程序中对一个集合进行并行化===>sc.parallelize(List("pandas","I like pandas")) 2.RDD操作 转化(Transformations)和行动*(Action…

Catalyst揭秘 Day7 SQL转为RDD的具体实现 从技术角度,越底层和硬件偶尔越高,可动弹的空间越小,而越高层,可动用的智慧是更多.Catalyst就是个高层的智慧. Catalyst已经逐渐变成了所有Spark框架的解析优化引擎,RDD是通用抽象的数据结果,RDD+Catalyst就构成了Spark的新底层.Catalyst是在RDD基础上进行封装,一旦优化了Catalyst,所有的子框架就都得到了优化. 执行过程 在昨天,我们已经看到SparkPlan会通过prepareForEx…