SparkContext可以通过parallelize把一个集合转换为RDD def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf(); val list = List(1, 2, 3, 4, 5,6); conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo")

Spark练习之创建RDD(集合.本地文件) 一.创建RDD 二.并行化集合创建RDD 2.1 Java并行创建RDD--计算1-10的累加和 2.2 Scala并行创建RDD--计算1-10的累加和 三.使用本地文件和HDFS创建RDD 3.1 Java---使用本地文件创建RDD 3.2 Scala---使用本地文件创建RDD 四.RDD持久化原理 五.不使用RDD持久化的问题的原理 六.RDD持久化工作的原理 七.RDD持久化策略 八.如何选择RDD持久化策略 一.创建RDD 二.并行化集

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App

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,

目录 Spark学习笔记3--RDD(下) 向Spark传递函数 通过匿名内部类 通过具名类传递 通过带参数的 Java 函数类传递 通过 lambda 表达式传递(仅限于 Java 8 及以上) 常见的转化操作和行动操作 基本RDD 行动操作 不同 RDD 的类型转换 持久化 Spark学习笔记3--RDD(下) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 向Spark传递函数 大部分 Spark 的转化操作和一部分行动操作,都需要传递函数后进行计算.如

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题第二篇文章,我们来看spark非常重要的一个概念--RDD. 在上一讲当中我们在本地安装好了spark,虽然我们只有local一个集群,但是仍然不妨碍我们进行实验.spark最大的特点就是无论集群的资源如何,进行计算的代码都是一样的,spark会自动为我们做分布式调度工作. RDD概念 介绍spark离不开RDD,RDD是其中很重要的一个部分.但是很多初学者往往都不清楚RDD究竟是什么,我自己也是一样,我在系统学习s

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题的第四篇文章,我们一起来看下Pair RDD. 定义 在之前的文章当中,我们已经熟悉了RDD的相关概念,也了解了RDD基本的转化操作和行动操作.今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD,也叫做键值对RDD,可以理解成KVRDD. KV很好理解,就是key和value的组合,比如Python当中的dict或者是C++以及Java当中的map中的基本元素都是键值对.相比于之前基本的RDD,pariRDD可以支持

我的代码实践:https://github.com/wwcom614/Spark 1.RDD是Spark提供的核心抽象,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集. 2.RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据.它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作.(分布式数据集) 3.RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建:有时也可以通过应用程序中的集合来创建. 4

Spark编程模型(RDD编程模型) 下图给出了rdd 编程模型,并将下例中用 到的四个算子映射到四种算子类型.spark 程序工作在两个空间中:spark rdd空间和 scala原生数据空间.在原生数据空间里, 数据表现为标量(即scala基本类型,用橘 色小方块表示).集合类型(蓝色虚线 框) 和持久存储(红色圆柱).

在从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(2)中我们看到Spark为了支持迭代和交互式数据挖掘,而明确提出了内存中可重用的数据集RDD.RDD的只读特性,再加上粗粒度转换操作形成的Lineage,形成了它独立的高效容错机制. RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力,来支持多种多样的应用需求呢?先看看RDD究竟有哪些API,然后看它们如何模拟Google经典的MapReduce和图数据处理框架Pregel. RDD的API 转换 def map[U](f: T => U): RDD

Spark操作算子本质-RDD的容错spark模式1.standalone master 资源调度 worker2.yarn resourcemanager 资源调度 nodemanager在一个集群中只能有一个资源调度,如果有两个资源调度的话,master和resourcemanager之间是不通信的,master分配某个资源,resourcemanager是不知道的一个application对应一个driver,driver是用来分配任务的 流程示意分布式文件系统(File system)加

目录 Spark学习笔记2--RDD(上) RDD是什么? 例子 创建 RDD 并行化方式 读取外部数据集方式 RDD 操作 转化操作 行动操作 惰性求值 Spark学习笔记2--RDD(上) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> RDD是什么? 弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD) Spark 的核心概念 一个不可变的分布式对象集合 每个 RDD 都被分为多个分区运行在集群的不同节点上 RDD

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

C#中对象,字符串,dataTable.DataReader.DataSet,对象集合转换成Json字符串方法. public class ConvertJson { #region 私有方法 /// <summary> /// 过滤特殊字符 /// </summary> /// <param name="s">字符串</param> /// <returns>json字符串</returns> private s

using System; using System.Collections.Generic; using System.Collections.Specialized; using System.Linq; using System.Reflection; using System.Web; using WebSite.Models; namespace testWebuploader.Scripts.Plugin.webuploader_v0._1._2 { /// <summary> /

Spark Streaming揭秘 Day8 RDD生命周期研究 今天让我们进一步深入SparkStreaming中RDD的运行机制.从完整的生命周期角度来说,有三个问题是需要解决的: RDD到底是怎么生成的 具体执行的时候和Spark Core上的执行有所不同 运行之后对RDD如何处理,怎么对已有的RDD进行管理 今天主要聚焦于第一个问题. 从DStream开始 DStream类的注释很明确的说明了,DStream中包含以下内容: DStream依赖的其他DStream(第一个DStream是

一般用extjs开发传输都是用json比较多,这个将来大家也许会用到... ConvertJsonUtils.java package com.sunweb.util.jsonfactory; import java.util.List; import com.sunweb.util.jsonfactory.jsontools.JSONArray;import com.sunweb.util.jsonfactory.jsontools.JSONException;import com.sunwe

/// 将list集合转换成datatable /// </summary> /// <param name="list"></param> /// <returns></returns> public static System.Data.DataTable ListToDataTable(IList list) { System.Data.DataTable result = new System.Data.DataTab

在工作中,如果需要跟XML打交道,难免会遇到需要把一个类型集合转换成XML格式的情况.之前的方法比较笨拙,需要给不同的类型,各自写一个转换的函数.但是后来接触反射后,就知道可以利用反射去读取一个类型的所有成员,也就意味着可以替不同的类型,创建更通用的方法.这个例子是这样做的:利用反射,读取一个类型的所有属性,然后再把属性转换成XML元素的属性或者子元素.下面注释比较完整,就话不多说了,有需要看代码吧! using System; using System.Collections.Generic;

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Data.SqlTypes; using System.Data; using System.Reflection; using System.IO; using System.Xml; namespace CollectionToXml { class Program { static void M