spark RDD算子（二） filter,map ,flatMap
作者: 翟开顺 首发：CSDN 先来一张spark快速大数据中的图片进行快速入门，后面有更详细的例子 filter 举例，在F:\sparktest\sample.txt 文件的内容如下 aa bb cc aa aa aa dd dd ee ee ee ee ff aa bb z...
Spark算子篇 --Spark算子之combineByKey详解
一。概念 rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))三个参数（都是函数）第一个参数：给定一个初始值，用函数生成初始值。第二个参数：combinbe聚合逻辑。第三个参...
Spark编程之基本的RDD算子之cogroup，groupBy，groupByKey
Spark编程之基本的RDD算子之cogroup，groupBy，groupByKey 1) cogroup [Pair], groupWith [Pair] 首先来看一下它的api。def cogroup[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (Iterable[V]...
Spark算子：RDD键值转换操作(3)–groupByKey、reduceByKey、reduceByKeyLocally
关键字：Spark算子、Spark RDD键值转换、groupByKey、reduceByKey、reduceByKeyLocally groupByKey def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] def groupByKey(numPartitions: I...
（九）groupByKey,reduceByKey,sortByKey算子-Java&Python版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： 1 pa...
Spark算子使用示例
1. 算子分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类 Transformation：操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 Action：会触发 Spark 提交作业（Job），并...
Spark之 Spark Streaming整合kafka（并演示reduceByKeyAndWindow、updateStateByKey算子使用）
Kafka0.8版本基于receiver接受器去接受kafka topic中的数据（并演示reduceByKeyAndWindow的使用） 依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> &l...
spark算子使用总结
在日常工作中使用spark RDD算子总是心里会泛起疑惑，仔细思考后发觉是对各算子的理解不够透彻，对各算子的输入输出的记忆不够深刻，对各算子的底层源码缺乏理解。遂决定在此后的工作和学习中，逐步完成对各个算子的总结，并且主要从三个方面着手，一是从算子的输入和输出，二是找出平常使用中容易忽略的技巧，三...
Spark算子使用示例
1. 算子分类从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类 Transformation：操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 Action：会触发 Spark 提交作业（Job），...
spark常用算子的简单使用
Scala开发import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.apache.spark.rdd.RDD/** * Created by Administrator on 2017/10/21. */object TransFor...
Spark算子[06]：union，distinct，cartesian，intersection，subtract
输入： #scala val rdd1 = sc.parallelize(List(“a”,”b”,”b”,”c”)) val rdd2 = sc.parallelize(List(“c”,”d”,”e”)) ——————————————- #java JavaRDD rdd1...
Spark算子执行流程详解之二
4.count def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize_).sum 计算数据总量，每个分区各自计算自己的总数，然后汇总到driver端，driver端再把每个分区的总数相加统计出对应rdd的数据量，其流程如下： ...
Spark算子执行流程详解之三
10.aggregate 用与聚合RDD中的元素，先使用seqOp将RDD中每个分区中的T类型元素聚合成U类型，再使用combOp将之前每个分区聚合后的U类型聚合成U类型，特别注意seqOp和combOp都会使用zeroValue的值，zeroValue的类型为U， def aggregate...
Spark RDD使用详解5--Action算子
本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。 根据Action算子的输出空间将Action算子进行分类：无输出、 HDFS、 Scala集合和数据类型。无输出foreach对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Ar...
spark的算子Tranformation和Action的使用demo
在spark中有两种算子：Tranformation和Action Tranformation： 中文为转换，他会延迟加载，当你执行了Tranformation的算子，spark并不会立即进行计算，而是会记录计算的元数据，比如你执行如下操作： sc.textFile("hdfs://cdhn...
Spark 算子Java操作示例。
Spark中有许许多多的算子来支持各种操作，但其中主要分为两种；一种就是Transformations算子，一种是Action算子。官方文档中已经指出了常用的算子。好记性不如烂笔头，在这里记录一下各个算子的作用以及使用方法。Transformations算子：顾名思义，这种算子的作用就是将一个RDD...
Spark算子篇 --Spark算子之aggregateByKey详解
一。基本介绍 rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc) 其中第一个函数是初始值 3代表每次分完组之后的每个组的初始值。 seqFunc代表combine的聚合逻辑 每一个mapTask的结果的聚合成为combine combFunc reduce端大聚合的逻...
Spark算子：RDD基本转换操作(4)–union、intersection、subtract
union def union(other: RDD[T]): RDD[T] 该函数比较简单，就是将两个RDD进行合并，不去重。 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 2,1) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[...
spark记录（3）spark算子之Transformation
一、map、flatMap、mapParations、mapPartitionsWithIndex 1.1map map十分容易理解，他是将源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。 （1）使用Java进行编写 public st...
Spark的算子的分类
Spark的算子的分类 Spark的算子的分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1）Transformation 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。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RD...