Spark RDD Operations（2）

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. 1．输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素.源码中的map…

Spark RDD Operations（1）

以上是对应的RDD的各中操作,相对于MaoReduce只有map.reduce两种操作,Spark针对RDD的操作则比较多 *********************************************** map(func) 返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过func函数转换后组成 ***********************************************filter(func)返回一个新的数据集,由经过func函数后返回值为true的原元素组成 ***…

Spark RDD API（scala）

1.RDD RDD(Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集)是Spark中抽象的数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据时分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作,从而得到结果. 2.RDD创建 RDD可以从普通数组创建出来,也可以…

Spark RDD初探（一）

本文概要本文主要从以下几点阐述RDD,了解RDD 什么是RDD? 两种RDD创建方式向给spark传递函数Passing Functions to Spark 两种操作之转换Transformations 两种操作之行动Actions 惰性求值 RDD持久化Persistence 理解闭包Understanding closures 共享变量Shared Variables 总结 Working with Key-Value Pairs.Shuffle operations.patition…

Learning Spark中文版--第三章--RDD编程（1）

本章介绍了Spark用于数据处理的核心抽象概念,具有弹性的分布式数据集(RDD).一个RDD仅仅是一个分布式的元素集合.在Spark中,所有工作都表示为创建新的RDDs.转换现有的RDD,或者调用RDD上的操作来计算结果.在底层,Spark自动将数据中包含的数据分发到你的集群中,并将你对它们执行的操作进行并行化.数据科学家和工程师都应该阅读这一章,因为RDD是Spark的核心概念.我们强烈建议你在这些例子中尝试一些交互式shell(参见"Spark的Python和Scala shell的…

Spark学习之RDD编程（2）

Spark学习之RDD编程(2) 1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合. 2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值. 3. 创建RDD:1)读取一个外部数据集2)在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合. 4. RDD支持的操作: 1)转换操作,由一个RDD生成一个新的RDD. 2)行动操作,对RDD进行计算结果,并把结果返回到驱动器程序中,或者把结果存储到外部存储系统(如HDFS). 5. Spark程序或者shell会话都会…

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 调优（转）

Spark 调优返回原文英文原文:Tuning Spark Because of the in-memory nature of most Spark computations, Spark programs can be bottlenecked by any resource in the cluster: CPU, network bandwidth, or memory. Most often, if the data fits in memory, the bottleneck is…

Learning Spark中文版--第六章--Spark高级编程（2）

Working on a Per-Partition Basis(基于分区的操作) 以每个分区为基础处理数据使我们可以避免为每个数据项重做配置工作.如打开数据库连接或者创建随机数生成器这样的操作,我们希望避免为每个元素重做配置工作.Spark有分区版本的map和foreach,通过让RDD的每个分区只运行一次代码,可帮助降低这些操作的成本. 回到我们的呼号例子中,有一个无线电台呼号的在线数据库,我们可以查询联系日志的公共列表.通过使用基于分区的操作,我们可以分享数据库的连接池来避免为多个连接配置…

Spark面试题（二）

首发于我的个人博客:Spark面试题(二) 1.Spark有哪两种算子? Transformation(转化)算子和Action(执行)算子. 2.Spark有哪些聚合类的算子,我们应该尽量避免什么类型的算子? 在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey.join.distinct.repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子. 这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销…

Spark面试题（七）——Spark程序开发调优

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 1.程序开发调优 :避免创建重复的RDD 需要对名为"hello.txt"的HDFS文件进行一次map操作,再进行一次reduce操作.也就是说,需要对一份数据执行两次算子操…

HDU 5938 Four Operations（四则运算）

p.MsoNormal { margin: 0pt; margin-bottom: .0001pt; text-align: justify; font-family: Calibri; font-size: 10.5000pt } h1 { margin-top: 5.0000pt; margin-bottom: 5.0000pt; text-align: center; font-family: 宋体; color: rgb(26,92,200); font-weight: bold; fo…

Spark入门实战系列--3.Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 . 安装IntelliJ IDEA IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手.代码自动提示.重构.J2EE支持.Ant.JUnit.CVS整合.代码审查.创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的.IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨…

Scala进阶之路-Spark独立模式（Standalone）集群部署

Scala进阶之路-Spark独立模式(Standalone)集群部署作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道Hadoop解决了大数据的存储和计算,存储使用HDFS分布式文件系统存储,而计算采用MapReduce框架进行计算,当你在学习MapReduce的操作时,尤其是Hive的时候(因为Hive底层其实仍然调用的MapReduce)是不是觉得MapReduce运行的特别慢?因此目前很多人都转型学习Spark,今天我们就一起学习部署Spark集群吧. 一.准备…

Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 1.Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutp…

Learning Spark中文版--第三章--RDD编程（2）

Common Transformations and Actions 本章中,我们浏览了Spark中大多数常见的transformation(转换)和action(开工).在包含特定数据类型的RDD上可以进行额外的操作,例如,可以对纯数字RDD使用统计函数,对键值对的RDD进行聚合操作.后面的章节我们会介绍这些特别的操作和RDD类型间的转换. Basic RDD (基础RDD) 首先,在忽略数据的影响的前提下,我们将描述所有的RDD上可以执行的transformation和action.…

Spark笔记：RDD基本操作（上）

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件…

大数据入门第二十二天——spark（二）RDD算子（1）

一.RDD概述 1.什么是RDD 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. 2.RDD属性 1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处…

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…

Spark基础入门（01）—RDD

1,基本概念 RDD(Resilient Distributed Dataset) :弹性分布式数据集它是Spark中最基本的数据抽象,是编写Spark程序的基础.简单的来讲,一个Spark程序可以概括为: <输入> => [转换] => <输出> 输入和输出是必须要有的,转换是大部分情况下都有的,将这个过程细化一下,放到Spark中,大概是这样: (1)输入一个或多个数据源作为输入,数据源可以是:本地文件,hdfs,数据库,程序中构造的数据集等等,在Spark中,…

Spark笔记：RDD基本操作（下）

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.…

Spark学习笔记（三）-Spark Streaming

Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图特性如下: 可线性伸缩至超过数百个节点: 实现亚秒级延迟处理: 可与Spark批处理和交互式处理无缝集成: 提供简单的API实现复杂算法: 更多的流方式支持,包括Kafka.Flume.Kinesis.Twitter.ZeroMQ等. 原理 Spark在接收到实时输入数据流后,将数据划分成…

Spark基础：（六）Spark SQL

1.相关介绍 Datasets:一个 Dataset 是一个分布式的数据集合 Dataset 是在 Spark 1.6 中被添加的新接口, 它提供了 RDD 的优点(强类型化, 能够使用强大的 lambda 函数)与Spark SQL执行引擎的优点. DataFrame: 一个 DataFrame 是一个 Dataset 组成的指定列.. SparkSession: Spark SQL中所有功能的入口点是 SparkSession 类,要创建一个 SparkSession, 使用 SparkSe…

Spark入门实战系列--3.Spark编程模型（上）--编程模型及SparkShell实战

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):…

Spark学习笔记（一）

1.调度分为FIFO和FAIR两种模式创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"…

Spark官方文档翻译（一）~Overview

Spark官方文档翻译,有问题请及时指正,谢谢. Overview页 http://spark.apache.org/docs/latest/index.html Spark概述 Apache Spark 是一个快速的,分布式集群计算系统.它提供了高等级的针对 Java, Scala, Python and R的API接口, 他还是一个优秀的图处理引擎. 它还支持一套高级的工具集: Spark SQL,Sql和结构化数据处理: MLlib ,机器学习: GraphX ,图处理: 还有 Spark…