在spark中,map与mapPartitions两个函数都是比较常用,这里使用代码来解释一下两者区别 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkCon…

区别: 1.map是对rdd中每一个元素进行操作 2.mapPartitions是对rdd中每个partition的迭代器进行操作 mapPartitions优点: 1.若是普通map,比如一个partition中有一万条数据,那么function要执行一万次,而使用mapPartions,一个task只执行一次function,function一次接收所有数据,只执行一次,性能高 2.若在map中需要频繁创建额外对象(如将rdd的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每条数据创建一个链接,m…

作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了 两者的区别主要在于action后得到的值 例子: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName…

map将函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码: def map(self, f, preservesPartitioning=False): """ Return a new RDD by applying a function to each element of this RDD. >>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", &quo…

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个…

原文地址:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80492933 1.创建一个RDD变量,通过help函数,查看相关函数定义和例子: >>> a = sc.parallelize([(1,2),(3,4),(5,6)]) >>> a ParallelCollectionRDD[21] at parallelize at PythonRDD.scala:475 >>> help(a.map)…

java中set map list的区别: 都是集合接口 简要说明 set --其中的值不允许重复,无序的数据结构 list   --其中的值允许重复,因为其为有序的数据结构 map--成对的数据结构,健值必须具有唯一性(键不能同,否则值替换) List按对象进入的顺序保存对象,不做排序或编辑操作.Set对每个对象只接受一次,并使用自己内部的排序方法(通常,你只关心某个元素是否属于Set,而不关心它的顺序--否则应该使用List).Map同样对每个元素保存一份,但这是基于"键"的,Ma…

c++中map与unordered_map的区别 头文件 map: #include < map > unordered_map: #include < unordered_map > 内部实现机理 map: map内部实现了一个红黑树,该结构具有自动排序的功能,因此map内部的所有元素都是有序的,红黑树的每一个节点都代表着map的一个元素,因此,对于map进行的查找,删除,添加等一系列的操作都相当于是对红黑树进行这样的操作,故红黑树的效率决定了map的效率. unordered_…

转载自:https://vimsky.com/article/3403.html Spark中ml和mllib的主要区别和联系如下: ml和mllib都是Spark中的机器学习库,目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求. spark官方推荐使用ml, 因为ml功能更全面更灵活,未来会主要支持ml,mllib很有可能会被废弃(据说可能是在spark3.0中deprecated). ml主要操作的是DataFrame, 而mllib操作的是RDD,也就是说二者面向的数据集不一样.相比于mllib在…

Scala中sortBy是以方法的形式存在的,并且是作用在Array或List集合排序上,并且这个sortBy默认只能升序,除非实现隐式转换或调用reverse方法才能实现降序,Spark中sortBy是算子,作用出发RDD中数据进行排序,默认是升序可以通过该算子的第二参数来实现降序排序的方式…