Spark-reduceByKey-深入理解 spark.apache.org_百度搜索 Apache Spark™ - Lightning-Fast Cluster Computing reducebykey 多个value_百度搜索 spark python初学(一)对于reduceByKey的理解 - rifengxxc的博客 - CSDN博客 spark reducebykey计算多个value的值?如图-CSDN论坛 Spark算子reduceByKey深度解析 - CSDN博客 Sp…

Spark机器学习 Day2 快速理解机器学习 有两个问题: 机器学习到底是什么. 大数据机器学习到底是什么. 机器学习到底是什么 人正常思维的过程是根据历史经验得出一定的规律,然后在当前情况下根据这种规律来预测当前的情况下该怎么做,这种过程就是一个机器学习的过程. 我们可以发现,这个过程里有规律和当前的情况.规律就是模型,当前情况就是当前的数据,会根据当前的情况会根据不同的规律来得出不同的结论来驱动下一个行为,就是数据驱动的一种决策方式,这和我们编程用的指令驱动方式是完全不同的. 机器学习是根…

spark Graph 的PregelAPI 理解和使用 图本质上是一种递归的数据结构,可以使用Spark GraphX 的PregelAPI接口对图数据进行批量计算, 之前一直不怎么理解Pregel计算模型,因此花点时间整理一下,该api的理解以及使用方法等. 1.Pregel的计算模型 Pregel接口的官方定义: /** * Execute a Pregel-like iterative vertex-parallel abstraction. The * user-defined ver…

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…

[简介] 官网:http://spark.apache.org/ 推荐学习博客:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/ spark是一个采用Scala语言进行开发,更快速更稳定的用于大规模数据处理的计算引擎. 是Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一(即Hadoop.Spark.Storm). [特点] 1.速度上,在内存中处理比Hadoop快100倍以上,在磁盘上处理hadoop块10倍以上,因为saprk有更先进的DAG执行引擎,能提供基…

== 转载 == http://blog.csdn.net/houmou/article/details/52531205 Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系.针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 宽依赖与窄依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区…

Shuffle本意是 混洗, 洗牌的意思, 在MapReduce过程中需要各节点上同一类数据汇集到某一节点进行计算,把这些分布在不同节点的数据按照一定的规则聚集到一起的过程成为Shuffle. 在Hadoop的MapReduce框架中, Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁, Map的数据要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节. 由于Shuffle涉及到磁盘的读写和网络的传输, 所以Shuffle的性能高低直接影响到整个程序的性能和吞吐量. MapReduce中的Shu…

reduceByKey--Transformation类算子 代码示例 result  …

# 使用默认的高阶函数map和reduce import randomdef map_function(arg):  # 生成测试数据 return (arg,1) list_map = list(map(map_function,list(ran * random.randint(1,2) for ran in list(range(10))))) list_map.append((0,1)) # 保持一定有相同的keyprint("---原数据---")print(list_map…

案例 aggregateByKey算子其实相当于是针对不同“key”数据做一个map+reduce规约的操作. 举一个简单的在生产环境中的一段代码 有一些整理好的日志字段,经过处理得到了RDD类型为(String,(String,String))的List格式结果,其中各个String代表的是:(用户名,(访问时间,访问页面url)) 同一个用户可能在不同的时间访问了不同或相同的页面,为了合并同一个用户的访问行为,写了下面这段代码,用到aggregateByKey. val data = sc.…