Transformation算子 intersection 交集 /* 交集 */ @Test def intersection(): Unit ={ val rdd1=sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5)) val rdd2=sc.parallelize(Seq(3,4,5,6,7)) rdd1.intersection(rdd2) .collect() .foreach(println(_)) } union 并集 /* 并集 */ @Test def union():…

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,…

有类型操作 flatMap 通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset val ds1=Seq("hello spark","hello hadoop").toDS() ds1.flatMap(item => item.split(" ")).show() map 可以将数据集中每条数据转为另一种形式 val ds2=Seq(Person("zhangsan",15),Per…

Spark Streaming Spark Streaming 介绍 批量计算 流计算 Spark Streaming 入门 Netcat 的使用 项目实例 目标:使用 Spark Streaming 程序和 Socket server 进行交互, 从 Server 处获取实时传输过来的字符串, 拆开单词并统计单词数量, 最后打印出来每一个小批次的单词数量 步骤: package cn.itcast.streaming import org.apache.spark.SparkConf impo…

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark…

RDD RDD 是什么 定义 RDD, 全称为 Resilient Distributed Datasets, 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和内存中, 并能控制数据的分区. 同时, RDD 还提供了一组丰富的操作来操作这些数据. 在这些操作中, 诸如 map, flatMap, filter 等转换操作实现了 Monad 模式, 很好地契合了 Scala 的集合操作. 除此之外, RDD 还提供了诸如 join, groupBy, reduceByKey 等…

spark-shell  交互式编程 题目:该数据集包含了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 -- 请根据给定的实验数据,在 spark-shell 中通过编程来计算以下内容: (1)该系总共有多少学生: (2)该系共开设来多少门课程: (3)Tom 同学的总成绩平均分是多少:…

1. reduceByKey reduceByKey的作用对像是(key, value)形式的rdd,而reduce有减少.压缩之意,reduceByKey的作用就是对相同key的数据进行处理,最终每个key只保留一条记录,保留一条记录通常,有两种结果:一种是只保留我们希望的信息,比如每个key出现的次数:第二种是把value聚合在一起形成列表,这样后续可以对value做进一步的操作,比如排序. 2. 使用说明 比如现在我们有数据goods Sale:RDD[(String, String)],…

综合案例 文件排序 解法: 1.读取数据 2.数据清洗,变换数据格式 3.从新分区成一个分区 4.按照key排序,返还带有位次的元组 5.输出 @Test def filesort(): Unit ={ val source=sc.textFile("dataset/filesort.txt",3) var index=0 /* partitionBy:把所有的分区相关的数据组成一个新的分区 HashPartitioner(1):分成一个分区,使得在一个分区内总体有序 */ val r…

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…

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,…

Transformation算子 基本的初始化 java static SparkConf conf = null; static JavaSparkContext sc = null; static { conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("TestTransformation"); sc = new JavaSparkContext(conf); } scala private v…

Transformation算子 基本的初始化 (1)java static SparkConf conf = null; static JavaSparkContext sc = null; static { conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("TestTransformation"); sc = new JavaSparkContext(conf); } (2)scala pri…

常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext…

1. sortBy是Transformation算子,为什么会触发Action sortBy需要对数据进行全局排序,其需要用到RangePartitioner,而在创建RangePartitioner时需要大概知道有多少数据,以及数据的范围(采样),其内部获取这个范围(rangeBounds)是通过调用sample方法得到,在调用完sample后会调用collect方法,所以会触发Action 2. Spark SQL概述 2.1 Spark SQL定义: Spark SQL是Spark用来处理…

处理数据类型为Value型的Transformation算子能够依据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为下面几种类型: 1)输入分区与输出分区一对一型 2)输入分区与输出分区多对一型 3)输入分区与输出分区多对多型 4)输出分区为输入分区子集型 5)另一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型. Cache算子对RDD分区进行缓存 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每一个数据项通过map中的用户自己定义函数f映射转变为一个新的元素. 源代码中的map算子相…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

Spark学习之路 (三)Spark之RDD   https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 目录 一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? 1.2 RDD的属性 1.3 WordCount粗图解RDD 二.RDD的创建方式 2.1 通过读取文件生成的 2.2 通过并行化的方式创建RDD 2.3 其他方式 三.RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 Spark WordCount代码编写 3.…

Spark学习笔记之SparkRDD 一.   基本概念 RDD(resilient distributed datasets)弹性分布式数据集. 来自于两方面 ①   内存集合和外部存储系统 ②   通过转换来自于其他RDD,如map,filter等 2.创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责. 3.转换操作(transformation operation):将一个RDD通过一定操作转换为另一个RDD. 4.控制操作(control o…

链接相关 课件代码:http://pan.baidu.com/s/1nvbkRSt 教学视频:http://pan.baidu.com/s/1c12XsIG 这是最近买的付费教程,对资料感兴趣的可以在下方留下邮件地址,我会定期进行密码发送. 课程简介 以目前主流的,最新的spark稳定版2.1.x为基础,深入浅出地介绍Spark生态系统原理及应用,内容包括Spark各组件(Spark Core/SQL/Streaming/MLlib)基本原理,使用方法,实战经验以及在线演示.本课程精心设计了五个…

一.前述 Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行.action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job. 通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子,由RDD转换成其他的格式就是Action算子. 二.常用Transformation算子 假设数据集为此: 1.filter      过滤符合条件的记录数,true保留,false过滤掉. Java版: package com.spark.spark.transform…

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(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作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片…

官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 一.简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级…

处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型: 1)输入分区与输出分区一对一型 2)输入分区与输出分区多对一型 3)输入分区与输出分区多对多型 4)输出分区为输入分区子集型 5)还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型. Cache算子对RDD分区进行缓存 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 1.map(func):数据集中的每个元素经过用户自定义的函数转换形成一个新的RDD,新的RDD叫Map…

map 产生的键值对是tupple,      split分隔出来的是数组 一.常用Transformation算子 (map  .flatMap .filter .groupByKey .reduceByKey .sortByKey  .join .cogroup ) JAVA: package day2; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.…

RDD及其特点 1)RDD(Resillient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,是spark提供的核心抽象.它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合 2)RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据.它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作(分布式数据集) 3)RDD通常通过hadoop上的文件,即hdfs文件或者hive表来进行创建,有时也可以通过应用程序中的集合来创建. 4)RDD最重要的特性就是…

RDD及其特点 1.RDD是Spark的核心数据模型,但是个抽象类,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集. 2.RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据.它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作.(分布式数据集) 3.RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建:有时也可以通过应用程序中的集合来创建. 4.RDD最重要的特性就是,提供了容错性,可以自动从节…

Spark学习之Spark Streaming(9) 1. Spark Streaming允许用户使用一套和批处理非常接近的API来编写流式计算应用,这就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码. 2. Spark Streaming使用离散化(discretized steam)作为抽象表示,叫做DStream.DStream是随时间推移而收到的数据的序列. 3. DSteam支持两种操作:转换操作(transformation),会生成一个新的DStream:另一种是输出操作(output op…

Spark学习之Spark调优与调试(7) 1. 对Spark进行调优与调试通常需要修改Spark应用运行时配置的选项. 当创建一个SparkContext时就会创建一个SparkConf实例. 2. Spark特定的优先级顺序来选择实际配置: 优先级最高的是在用户代码中显示调用set()方法设置选项: 其次是通过spark-submit传递的参数: 再次是写在配置文件里的值: 最后是系统的默认值. 3.查看应用进度信息和性能指标有两种方式:网页用户界面.驱动器和执行器进程生成的日志文件. 4.…