常用RDD

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08、Spark常用RDD变换

08.Spark常用RDD变换 8.1 概述 Spark RDD内部提供了很多变换操作,可以使用对数据的各种处理.同时,针对KV类型的操作,对应的方法封装在PairRDDFunctions trait中,KV类的RDD可以被隐式转换成PairRDDFunctions类型.其中很多的操作,和传统的SQL语句中的操作是对应的,只是底层换成Spark的MR计算. 8.2 常用变换操作解释 map 变换,将输入的每个元素进行响应操作,生成新的元素 flatMap 压扁,取出具有可迭代性质的组件中每个…

04、常用RDD操作整理

常用Transformation 注:某些函数只有PairRDD只有,而普通的RDD则没有,比如gropuByKey.reduceByKey.sortByKey.join.cogroup等函数要根据Key进行分组或直接操作 RDD基本转换: RDD[U] map(f: T => U) T:原RDD中元素类型 U:新RDD中元素类型函数将T元素转换为新的U元素 rdd.map(x => x + 1) {1, 2, 3, 3} =>{2, 3, 4, 4} RDD[U] flatMap(f…

Spark常用RDD操作总结

aggregate 函数原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相当于Map combOp相当于Reduce zeroValue是seqOp每一个partion的初始值,是一个元组,默认为0. 计算列表中总数: sc.parallelize( [[123],[4,5,6],[7,8,9]] )\ .aggregate(0, lambda: x,y: sum(y)+x, lambda x,y: x+y) # [('world', 1), ('hell…

只作为我个人笔记,没有过多解释 Transfor map filter filter之后,依然有三个分区,第二个分区为空,但不会消失 flatMap reduceByKey groupByKey() sortByKey() val pets = sc.parallelize( List((“cat”, 1), (“dog”, 1), (“cat”, 2)) ) pets.reduceByKey(_ + _) // => {(cat, 3), (dog, 1)} pets.groupByKey()…

033 Java Spark的编程

1.Java SparkCore编程入口是:JavaSparkContext 基本的RDD是:JavaRDD 其他常用RDD: JavaPairRDD JavaRDD和JavaPairRDD转换: JavaRDD => JavaPairRDD: 通过mapToPair函数 JavaPairRDD => JavaRDD: 通过map函数转换 2.前提运行前将core-site.xml复制到resource文件夹中 3.程序 package com.ibeifeng.senior; impor…

Spark常用函数讲解之键值RDD转换

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: …

Spark学习之路（四）—— RDD常用算子详解

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…