目录 RDD的创建 三种方式 从一个集合中创建 从文件中创建 从其他的RDD转化而来 RDD编程常用API 算子分类 Transformation 概述 帮助文档 常用Transformation表 Transformation使用实例 Action 帮助文档 常用Action表 Action使用实例 RDD的创建 三种方式 从一个集合中创建 val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) 从文件中创建 val rdd2 = sc.textFi…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

RDD的创建  两种方式来创建RDD: 1)由一个已经存在的Scala集合创建 2)由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有所有Hadoop支持的数据集,比如HDFS.Cassandra.HBase.Amazon S3等. RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建.这些确定性操作称为转换,如map.filter.groupBy.join. 第1个RDD:代表了spark应用程序输入数据的来源,通过Transformation来对RDD进行各种算子的…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

RDD Author:萌狼蓝天 [哔哩哔哩]萌狼蓝天 [博客]https://mllt.cc [博客园]萌狼蓝天 - 博客园 [微信公众号]mllt9920 [学习交流QQ群]238948804 目录 RDD 特点 创建 从内存中创建RDD 从外部存储创建RDD 1.创建本地文件 2.启动spark-shell 3.从本地文件系统中读取 从HDFS创建RDD 1.在HDFS根目录下创建目录(姓名学号) 2.上传本地文件到HDFS 3.进入spark4-shell 从其他RDD创建 算子 map(…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.在速度方面,Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集时,速度是非常重要的.Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因而更快.不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算,Spark 依然比MapReduce 更加高效. 总的来说,Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理.迭代算法.交互式查询.流处理.通过在一个统一的框架…

一 简介 spark核心是RDD,官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下:重点是可容错,可并行处理 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD), which is a fault-tolerant colle…

预览 在高层次上,每一个Spark应用(application)都包含一个驱动程序(driver program),该程序运行用户的主函数(main function),并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,简称RDD),它是在集群节点间进行分区的元素集合,可以并行操作.RDD是通过Hadoop文件系统中的文件创建或者由驱动程序中现有的集合转换得到的,用户可以要求Spark将RDD持久化到内存中,…

Spark 允许用户为driver(或主节点)编写运行在计算集群上,并行处理数据的程序.在Spark中,它使用RDDs代表大型的数据集,RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合,存储在executors中(或从节点).组成RDDs的对象称为partitions,并可能(但是也不是必须的)在分布式系统中不同的节点上进行计算.Spark cluster manager根据Spark application设置的参数配置,处理在集群中启动与分布Spark executors,用于计算,如下图: Spa…