摘要:   RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集   RDD有两种操作算子:          Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑操作          Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算   本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:…

最近在项目中遇到二次排序的需求,和平常开发spark的application一样,开始查看API,编码,调试,验证结果.由于之前对spark的API使用过,知道API中的sortByKey()可以自定义排序规则,通过实现自定义的排序规则来实现二次排序. 这里为了说明问题,举了一个简单的例子,key是由两部分组成的,我们这里按key的第一部分的降序排,key的第二部分升序排,具体如下: JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext…

这张图不错!…

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…

package com.hand.study; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.jav…

Spark函数详解系列之RDD基本转换 https://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5373256.html The  RDD provides low level API for hight level of transformation (lasy loading) which is basis of Stream API 1.source input -----> channel -----> source ouput 2.Name node ---> data…

Spark学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap…

  本章介绍了如何使用键值对RDD,Spark中很多操作都基于此数据类型.键值对RDD通常在聚合操作中使用,而且我们经常做一些初始的ETL(extract(提取),transform(转换)和load(加载))来把数据转化成键值对格式.键值对中有很多新操作(如,计算每个产品的评价,对相同键的数据进行分组,将两个不同的RDD组合在一起).   我们还将讨论一种高级特性,可以让用户控制节点间的RDD的布局:partitioning(分区).通过使用可控的分区,应用程序可以确保访问单个节点上的数据从而…

1.pair RDD的简介 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作,这些RDD就被称为pair RDD 那么如何创建pair RDD呢? 在不同的语言中有着不同的创建方式 在python和Scala语言中创建的方式都是差不多的. 在java语言中: java用户还需要调用专门的Spark函数mapToPair()来创建pair RDD.例如: //映射,word -> (word,1) JavaPairRDD<String,Integer> rdd3 = rdd2.map…

作者:vivo 互联网服务器团队-Tang Shutao 现如今推荐无处不在,例如抖音.淘宝.京东App均能见到推荐系统的身影,其背后涉及许多的技术.本文以经典的协同过滤为切入点,重点介绍了被工业界广泛使用的矩阵分解算法,从理论与实践两个维度介绍了该算法的原理,通俗易懂,希望能够给大家带来一些启发.笔者认为要彻底搞懂一篇论文,最好的方式就是动手复现它,复现的过程你会遇到各种各样的疑惑.理论细节. 一. 背景 1.1 引言 在信息爆炸的二十一世纪,人们很容易淹没在知识的海洋中,在该场景下搜索引擎可…