Spark—RDD编程常用转换算子代码实例

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Spark—RDD编程常用转换算子代码实例

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] 将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf…

Spark RDD编程核心

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式…

spark RDD编程，scala版本

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编程-大数据课设

目录一.实验目的二.实验平台三.实验内容.要求 1．pyspark交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题四.实验过程 (一)pyspark交互式编程 (二)编写独立应用程序实现数据去重 (三)编写独立应用程序实现求平均值问题一.实验目的 1.熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作: 2.熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台操作系统:Ubuntu16.04 Spark版本:2.4.0 Python版本:3.4.3 三.…

Spark基础：（二）Spark RDD编程

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…

Spark RDD编程（博客索引，日常更新）

本篇主要是记录自己在中解决RDD编程性能问题中查阅的论文博客,为我认为写的不错的建立索引方便查阅,我的总结会另立他篇 1)通过分区(Partitioning)提高spark性能https://blog.csdn.net/qq_32649581/article/details/83029852 2)DataFrame的repartition.partitionBy.coalesce区别 https://blog.csdn.net/u010720408/article/details/9022946…