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sparkRDD所有算子操作，建议全部手敲一遍
说明： 1、以下方法全部来自这个RDD.scala，可以自己看源码 2、使用$SPARK_HOME/bin/spark-shell运行代码 3、注释部分是运行结果 //org.apache.spark.rdd//RDD.scala // Transformations (return a new RDD) 1.1 mapReturn a new RDD by applying a function to all elements of tSparkRDD转DataSet/DataFrame的一个深坑
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SparkRDD转DataSet/DataFrame的一个深坑 半个橙子丶 大数据技术与架构 场景描述：本文是根据读者反馈的一个问题总结而成的。关键词：Saprk RDD 原需求：希望在map函数中将每一个rdd转为DataSet或者DataFrame。 SparkRDD转为DataSet的两种方式 第一种方法是使用反射来推断包含特定对SparkRdd实现单词统计 源码分析
SparkRdd实现单词统计 源码分析 1 手写单词统计 //设置任务名字 local本地模式 val conf=new SparkConf().setAppName("WC").setMaster("local") //通向spark集群的入口 val sc =new SparkContext(conf) // sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reducesparkRdd driver和excuter
//1 从内存中创建makeRdd,底层实现就是parallelize val rdd=sc.makeRDD(Array(1,2,"df",55)) //2 从中创建parallelize val paraRdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,54,5)) //3 从外部存储中创建 // 默认情况下，可以读取项目路劲，也可以读取其他路劲如hdfsspark 笔记4 sparkRDD
目录 spark RDD 关于sparkRDD基本概念 学习对于RDD的基本操作 主从节点的启动 spark的初始化 RDD创建 调用parallelize()方法并行化生成RDD 使用外部存储中的数据集生成RDD 正式的、RDD的基础操作 总结 基本编程步骤总结 没有做的实践操作 导入并使用jar包 集成编译环境下的sparkRDD：第1节 RDD概述；第2节 创建RDD
Spark计算模型RDD 一、 课程目标 目标1：掌握RDD的原理 目标2：熟练使用RDD的算子完成计算任务 目标3：掌握RDD的宽窄依赖 目标4：掌握RDD的缓存机制 目标5：掌握划分stage 目标6：掌握spark的任务调度流程 二、 弹性分布式数据集RDD 2. RDD概述 2.1 什么是RDD RDD（Resilient DistributedsparkRDD：第3节 RDD常用的算子操作
4. RDD编程API 4.1 RDD的算子分类 Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。 Action（动作）：对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序，或者把结果存储到外部存储系统（例如HDFS）中； 例如：co