RDD Opertions     transformations:create a new dataset from an existing one         RDDA --> RDDB     actions: return a value to the driver program after running a computation on the dataset             For example, map is a transformation that passe…

1.RDD常用操作2.Transformations算子3.Actions算子4.SparkRDD案例实战 1.Transformations算子(lazy) 含义:create a new dataset from an existing on 从已经存在的创建一个新的数据集 RDDA---------transformation----------->RDDB map:map(func) 将func函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的 数据集返回 例子:1 data = [1…

一.Transformation spark常用的Transformation算子如下表: Transformation算子 Meaning(含义) map(func) 对原RDD中每个元素运用 func 函数,并生成新的RDD filter(func) 对原RDD中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的RDD flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq ). mapPartiti…

一.Transformation spark 常用的 Transformation 算子如下表: Transformation 算子 Meaning(含义) map(func) 对原 RDD 中每个元素运用 func 函数,并生成新的 RDD filter(func) 对原 RDD 中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的 RDD flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq ).…

RDD(弹性分布式数据集,里面并不存储真正要计算的数据,你对RDD的操作,他会在Driver端转换成Task,下发到Executor计算分散在多台集群上的数据) RDD是一个代理,你对代理进行操作,他会生成Task,帮你计算你操作这个代理,就像操作本地集合一样,不用关心任务调度,容错等 val r1 = sc.textFile("hdfs://hdp-02:9000/wc") r1.count //这样就统计出有多少行 创建RDD的方式生成一个RDD sc.textFile("…

4.      RDD编程API 4.1 RDD的算子分类 Transformation(转换):根据数据集创建一个新的数据集,计算后返回一个新RDD:例如:一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd. Action(动作):对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序,或者把结果存储到外部存储系统(例如HDFS)中: 例如:collect算子将数据集的所有元素收集完成返回给驱动程序. 4.2 Transformation RDD中的所有转换都是延迟加载的,也就是说,它们并不会直接计算结…

RDD(弹性分布式数据集)及常用算子 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是 Spark 中最基本的数据 处理模型.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行 计算的集合. 弹性 存储的弹性:内存与磁盘的自动切换: 容错的弹性:数据丢失可以自动恢复: 计算的弹性:计算出错重试机制: 分片的弹性:可根据需要重新分片. 分布式:数据存储在大数据集群不同节点上 数据集:RDD 封装了计算逻辑,并不保存数据 数据抽象:RD…

SparkRDD简介/常用算子/依赖/缓存 RDD简介 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是一个类 RDD的属性 1.一个列表,存储存取每个Partition的优先位置(preferred location).对于一个HDFS文件来说,这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置.按照"移动数据不如移动计算"的理念,Spark在进行任…

算子分为value-transform, key-value-transform, action三种.f是输入给算子的函数,比如lambda x: x**2 常用算子: keys: 取pair rdd的key部分 values: 取pair rdd的value部分 map: f作用于每个元素 flatMap: f作用于每个元素.输出list,然后对list压平 mapValues: f作用于pair rdd的value部分 flatMapValues: f作用于pair rdd的value部分,…

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个…

通过整理LeNet.AlexNet.VGG16.googLeNet.ResNet.MLP统计出的常用算子(不包括ReLU),表格是对比. Prelu Cpu版 Gpu版 for (int i = 0; i < count; ++i) { int c = (i / dim) % channels / div_factor; top_data[i] = std::max(bottom_data[i], Dtype(0)) + slope_data[c] * std::min(bottom_data[…

1. flink简介 1.1 什么是flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流(如离线数据)和无限流数据及逆行有状态计算(不太懂).可以部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算.  1.2 flink的架构体系 具体见文档 2. flink的安装 修改flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: feng05 // 注意,此处冒号后需要空一格,并且参数要顶行写(yaml文件格式的规定,否则会报错) taskman…

1.什么是RDD? 最核心 (*)弹性分布式数据集,Resilent distributed DataSet (*)Spark中数据的基本抽象 (*)结合源码,查看RDD的概念 RDD属性 * Internally, each RDD is characterized by five main properties: * * - A list of partitions 一组分区,把数据分成了的不同的分区,每个分区可能运行在不同的worker * - A function for computi…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,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…

更多有用的例子和算子讲解参见: http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html map是对每个元素操作, mapPartitions是对其中的每个partition操作 ------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------…

1. 究竟是怎么运行的? 很多的博客里大量的讲了什么是RDD, Dependency, Shuffle.......但是究竟那些Executor是怎么运行你提交的代码段的? 下面是一个日志分析的例子,来自Spark的example def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Log Query") val sc = new SparkContext(sparkConf) val…

通常写spark的程序用scala比较方便,毕竟spark的源码就是用scala写的.然而,目前java开发者特别多,尤其进行数据对接.上线服务的时候,这时候,就需要掌握一些spark在java中的使用方法了 一.map map在进行数据处理.转换的时候,不能更常用了 在使用map之前 首先要定义一个转换的函数 格式如下: Function<String, LabeledPoint> transForm = new Function<String, LabeledPoint>()…

package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.Partitioner; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;…

package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.ap…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * union 算子: * 取两个RD…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** *sampleoperator(wi…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * saveastextfile 算子: *…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.A…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2; import java.util.Arrays;import java.util.List…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * intersection 算子:…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2; import java.util.Arrays;import java.util.List…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * frist 算子: * * 取RDD的第一个元素 * */public class FristOperator { public static…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import java.util.Arrays;import java.util.List; /** * count 算子: * 统计一下RDD中有多少数据量 */public class CountOperator { public static…

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.Tuple2;import java.util.Arrays;import java.util.List;…