Spark中的RDD操作简介

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Spark中的RDD操作简介

map(func) 对数据集中的元素逐一处理,变为新的元素,但一个输入元素只能有一个输出元素 scala> pairData.collect() res6: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5) scala> val pairData = distData.map(a=>(a,1)).collect() res2: Array[(Int, Int)] = Array((1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (5,1)) flatMap(fun…

spark 中的RDD编程 -以下基于Java api

1.RDD介绍: RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化. 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…

Spark_RDD之RDD操作简介

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…

Spark中的RDD和DataFrame

什么是DataFrame 在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格. RDD和DataFrame的区别 DataFrame与RDD的主要区别在于,DataFrame带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型.使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率的目标. RDD,…

spark中的RDD以及DAG

今天,我们就先聊一下spark中的DAG以及RDD的相关的内容 1.DAG:有向无环图:有方向,无闭环,代表着数据的流向,这个DAG的边界则是Action方法的执行 2.如何将DAG切分stage,stage切分的依据:有宽依赖的时候要进行切分(shuffle的时候, 也就是数据有网络的传递的时候),则一个wordCount有两个stage, 一个是reduceByKey之前的,一个事reduceByKey之后的(图1), 则我们可以这样的理解,当我们要进行提交上游的数据的时候, 此时我们可以认…

浅谈大数据神器Spark中的RDD

1.究竟什么是RDD呢? 有人可能会回答是:Resilient Distributed Dataset.没错,的确是如此.但是我们问这个实际上是想知道RDD到底是个什么东西?以及它到底能干嘛?好的,有了问题,那么我们带着问题往下看,总会有答案的.2.hadoop的计算模型&spark的计算模型 (1)首先我们可以看一下hadoop的计算模型:在这幅图中,每一次job的运行都需要对数据进行磁盘的读写操作.…

关于ios中的文本操作-简介

来源:About Text Handling in iOS 官方文档 iOS平台为我们提供了许多在app中展示文本和让用户编辑文本的方式.同时,它也允许你在app视图中展示格式化的文本和网页内容.你可以使用已有框架中的对象,比如text views,text fields ,web views等文本布局框架直接绘制,布局或者管理文本. 通过UIKit框架中的类,你可以管理编辑菜单(包括增加自定义项目item),实现自定义输入键盘以及在app内部或者app与app之间复制.剪切.粘贴数据. 注意:…