在我看来,Spark编程中的action算子的作用就像一个触发器,用来触发之前的transformation算子.transformation操作具有懒加载的特性,你定义完操作之后并不会立即加载,只有当某个action的算子执行之后,前面所有的transformation算子才会全部执行.常用的action算子如下代码所列:(java版) package cn.spark.study.core; import java.util.Arrays; import java.util.List; im

map算子 flatMap算子 mapParitions算子 filter算子 mapParttionsWithIndex算子 sample算子 distinct算子 groupByKey算子 reduceByKey算子 1.map算子 (1)任何类型的RDD都可以调用map算子:在java中,map算子接收的参数是Function对象,在Function中,需要设置第二个泛型类型为返回的新元素的类型:同时,call()方法的返回类型也需要与第二个泛型的返回类型一致.在call()方法中,对原始

map,filter,flatMap算子 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 1.map map是将源JavaRDD的一个一个元素的传入call方法,并经过算法后一个一个的返回从而生成一个新的JavaRDD. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark

groupByKey,reduceByKey,sortByKey算子 视频教程: 1.优酷 2. YouTube 1.groupByKey groupByKey是对每个key进行合并操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义操作函数. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;

  UserView--第二种方式(避免第一种方式Set饱和),基于Spark算子的java代码实现   测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.jav

UserView--第一种方式set去重,基于Spark算子的java代码实现 测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap

1.spark的算子分为转换算子和Action算子,Action算子将形成一个job,转换算子RDD转换成另一个RDD,或者将文件系统的数据转换成一个RDD 2.Spark的算子介绍地址:http://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html 3.Spark操作基本步骤[java版本,其他语言可以根据官网的案例进行学习] (1)创建配置文件,将集群的运行模式设置好,给作业起一个名字,可以使用set方法其他配置设入. SparkC

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

http://blog.csdn.net/xiefu5hh/article/details/51707529 Spark+ECLIPSE+JAVA+MAVEN windows开发环境搭建及入门实例[附详细代码] 标签: SparkECLIPSEJAVAMAVENwindows 2016-06-18 22:35 405人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: spark(5)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]     前言 本文旨在记录初学Spark时,

spark之java程序开发 1.Spark中的Java开发的缘由: Spark自身是使用Scala程序开发的,Scala语言是同时具备函数式编程和指令式编程的一种混血语言,而Spark源码是基于Scala函数式编程来给予设计的,Spark官方推荐Spark的开发人员基于Scala的函数式编程来实现Spark的Job开发,但是目前Spark在生产上的主流开发语言仍然是Java,造成这一事实的原因主要有以下几点: A.Java目前已经成为行业内的主流语言,社区相当活跃,相比于Scala而言,Jav

1.collect算子 *使用foreachACTION操作 ,collect在远程集群中遍历RDD的元素 *使用collect操作,将分布式在远程集群中的数据拉取到本地 *这种方式不建议使用,如果数据量大,会使用大量 的网络带宽 *这种方式不建议使用. package kw.test.action; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import org.apache.spark

为开发和调试SPark应用程序设置的完整的开发环境.这里,我们将使用Java,其实SPark还支持使用Scala, Python和R.我们将使用IntelliJ作为IDE,因为我们对于eclipse再熟悉不过了,这里就使用IntelliJ进行练练手,所以我们也将使用Maven作为构建的管理器.在本篇结束时,您将了解如何设置IntelliJ,如何使用Maven管理依赖项,如何将SPark应用程序打包并部署到集群中,以及如何将活动程序连接到调试器. 一.创建一个新的IntelliJ项目 (注意:指令

package spark_example01; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Random; /** */ public class PeopleInfoFileGenerator { public static void main(String[] args){ File file = new File("/Users/xls/Deskt

java.lang.NoSuchFieldError: HIVE_STATS_JDBC_TIMEOUT 这个问题我感觉是hive给spark挖的一个大坑.spark版本是2.4.4,hive是3 这个问题,基本发生在远程启动spark客户端,并且访问spark集群,然后再连接hive造成的.因为,无论升级到spark的什么版本,用hive的什么版本,在集群环境下直接启动spark-sql或者spark-shell访问hive都不会发生这个问题.只有在用代码集成hive-jdbc,spark-co

一.spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子:在使用的时候,spark是不会真正执行,直到需要行动算子之后才会执行.在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD. 二.在编写spark程序的时候,会遇到可以通过spark算子完成的操作,同时,scala原生语法也可以完成的操作是,两者的区别是什么? scala在执行语句的时候是在JVM进程执行,所有的计算全是在JVM中通过相应的调度完成. 而spark的RDD执行时,是通过分布式计算的方式完成. 三.转换算子的使用 map算

常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 action操作实例 三.spark算子详解 3.1弹性分布式数据集 (RDD) 3.2Spark 算子大致可以分为以下两类 3.2.1Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理 3.2.2Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext

前言: 最近又看了点Java的知识,于是想着把CYQ.Data V5迁移到Java版本. 过程发现坑很多,理论上看大部分很相似,实践上代码写起来发现大部分都要重新思考方案. 遇到的C#转Java的一些小问题: 1:C#的ref:这个参数的主要意图是: 就算方法内部重新对参数重新(new)赋值,也能保证外部的参数指向新的值. Java木有了,不知道新的方案是什么?还是说只能避免方法内部重新(new)赋值? 2:C#的out:这个参数的主要意图是: 处理多值返回的问题. Java木有了,只能改返回数

你的程序支持复杂的时间调度嘛? 这篇文章介绍了时间适配器的c#版本,是给客户端用的,服务器自然也要有一套对应的做法,java版本的 [年][月][日][星期][时间] [*][*][*][*][*] 这样利于分割,配置,清晰. 然后就是验证,时间在不在配置的时间开发内? 当然想到的*肯定是默认支持所有的 [2015][7][*][*][10:00-11:59] 这个格式,表示2015年的7月每一天的10点到12点为配置开启时间 [2015][7-9][*][*][10:00-11:59] 这个格

崔用志-微信开发-java版本 今天看到一些关于微信开发的知识蛮好的博客,分享给大家,希望对大家有帮助. 微信开发准备(一)--Maven仓库管理新建WEB项目 微信开发准备(二)--springmvc+mybatis项目结构的搭建 微信开发准备(三)--框架以及工具的基本使用 微信开发准备(四)--nat123内网地址公网映射实现 Java微信公众平台开发(一)--接入微信公众平台 Java微信公众平台开发(二)--微信服务器post消息体的接收 Java微信公众平台开发(三)--接收消息的分

java版本区别 点我,点我,Eclipse几个版本号的区别(part1) 点我,点我,Eclipse几个版本号的区别(part2) 点我,点我,Eclipse几个版本号的区别(part3)

http://lxw1234.com/archives/2015/07/363.htm Spark算子:RDD基本转换操作(1)–map.flagMap.distinct Spark算子:RDD创建操作 Spark算子:RDD基本转换操作(2)–coalesce.repartition Spark算子:RDD基本转换操作(3)–randomSplit.glom Spark算子:RDD基本转换操作(4)–union.intersection.subtract Spark算子:RDD基本转换操作(5