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Spark创建RDD的四种方式
在Spark中创建RDD的创建方式可以分为四种： ps：本文代码基于spark on zeppelin实现 1、从集合（内存）中创建RDD 从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD // 使用parallelize方法 val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4)) //使用makeRDD方法 val rdd2=sc.makSpack 内置函数
1、Map函数：通过函数传递源的每个元素，并形成新的分布式数据集。 %spark #并行化集合生成RDD var data = sc.parallelize(List(10,20,30)) %输出结果 data.collect%应用map函数并传递表达式var mapFunc = data.map(x => x+10)mapFunc.collect 输出：Array[Int] = Array(20, 30, 40)RDD操作
RDD被创建好以后，在后续使用过程中一般会发生两种操作： 转换（Transformation）： 基于现有的数据集创建一个新的数据集。行动（Action）：在数据集上进行运算，返回计算值。 转换操作: 进行物理的转换操作 filter(func)：筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集 val rdd =sc.parall【Spark】【RDD】从内存（集合）创建RDD
val list = List(1,2,3) var rdd = sc.parallelize(list) rdd.partitions.size 通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建的（一个Seq对象）。 集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。 一旦分布式数据集（distData）被创建好，它们RDD之action算子
action算子 1.reduce（function） reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新值，新值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数，直到最后只有一个值为止。 from operator import add add(1,2) 3 sc.parallelize([1,2,3,4,5]).reduce(add) 15 sc.parallelize((2 for_in range(10)))RDD的创建及transform算子
RDD的创建 通过已知的并行集合创建。可以通过已知的SparkContext的parallelize方法将一个已存在的集合变成RDD data=[1,2,3,4,5] distData=sc.parallelize(data) #通过并行化创建RDD distData.collect() 将内存中的数据显示子啊屏幕中 distData=sc.parallelize(data,10) #10就大数据之RDD
Spark的算子分为两类： 一类叫做Transformation(转换)，延迟加载，它会记录元数据信息，当计算任务触发Action，才会真正开始计算； 一类叫做Action(动作)； 一个算子会产生多个RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、广播变量和累加器
累加器 from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "Accumulator app") num = sc.accumulator(10) def f(x): global num num+=x rdd = sc.parallelize([20,30,40,50]) rdd.foreach(f) final = num.value print(final) 广播变量 frojava spark转换算子union、intersection、subtract
/** * # _*_ coding:utf-8 _*_ * # Author:xiaoshubiao * # Time : 2020/5/14 8:33 **/ import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import java.util.ArrayList; import java.spark教程(四)-python基础编程
hadoop 是 java 开发的，原生支持 java；spark 是 scala 开发的，原生支持 scala； spark 还支持 java、python、R，本文只介绍 python spark 1.x 和 spark 2.x 用法略有不同，spark 1.x 的用法大部分也适用于 spark 2.x Pyspark python + spark，简单来说，想用 python 操作 spark，就必须用 pspark教程(五)-action 操作 group 系列
groupBy(f, numPartitions=None, partitionFunc=<function portable_hash>)：根据 条件 分组，这个条件是一个函数；输出 (key，迭代器) ## 条件是分组依据，条件不影响最后的输出格式，输出格式仍和原数据相同## 如 原来是 [1， 2]，经过分组后分到了 第 1 组，输出是 [1, [1， 2]], [1, 2] 完全保留Spark常用的算子总结——Map
从一个list变成 key value val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", " eagle"), 2)val b = a.map(x => (x, 1))b.collect.foreach(println(_))# /*# (dog,1)# (tiger,1)# (lion,1Scala当中parallelize并行化的用法
[学习笔记] parallelize并行化集合是根据一个已经存在的Scala集合创建的RDD对象。集合的里面的元素将会被拷贝进入新创建出的一个可被并行操作的分布式数据集。例如：val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5)) 根据系统环境来进行切分多个slice，每一个slice启动一个Task来进行spark-shell 中rdd常用方法
centos 7.2 spark 2.3.3 scala 2.11.11 java 1.8.0_202-ea spark-shell中为scala语法格式 1.distinct 去重 val c = sc.parallerlize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog","Gnu","Rat"),2) 初始化rdd，将数据均匀加载到RDD算子
RDD算子 #常用Transformation(即转换，延迟加载)#通过并行化scala集合创建RDDval rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))#查看该rdd的分区数量rdd1.partitions.lengthval rdd1 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10))val rdd2 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,