七、行动算子 1,reduce (1)该函数用于聚集 RDD 中的所有元素,先聚合分区内数据,再聚合分区间数据。 1 def reduce(f: (T, T) => T): T (2)下面是一个 reduce 函数使用样例...
RDD的操作分为两种,一种是转化操作,一种是执行操作,转化操作并不会立即执行,而是到了执行操作才会被执行。 转化操作: map() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,返回值是新的RDD flatMap() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,将元素数据进行拆分,变成迭代器,返回值是新的RDD filter() 参数是函数,函数会...
RDD支持两种操作:转化操作和行动操作。 转化操作 RDD的转化操作会返回一个新的RDD。转化操作是惰性求值的,只有行动操作用到转化操作生成的RDD时,才会真正进行转化。 spark使用lineage(血统)来记录转化操作生成的不同RDD之间的依赖关系。依赖分为窄依赖(narrow dependencies)和宽依赖(wide dependencies)。 窄依赖 ...
makeRDD0方法有两种使用方式,第一种使用方式与 parallelize0方法一致;第二种方式是通过接收一个 Seq[(T,Seq[String])]参数类型创建 RDD。第二种方式生成的RDD中保存的是T的值,Seq[String]部分的数据会按照 Seqf(T,Seq[String])的顺序存放到各个分区中,一个 Seq[Stringl对应存放至一个分区,并为数据提供位置信...
简言之:从外部空间将数据加载到 Spark,对数据进行转换、缓存最后将数据通过行动操作保存到外部空间。 5、RDD 两种处理数据的方式 RDD 有两种处理数据的方式,一种叫转换操作【一个 RDD 调用该方法后返回一个 RDD】,另外一种叫行动操作【一个 RDD 调用该方法后返回一个标量或者直接将数据保存到外部空间】。
七、行动算子 1,reduce (1)该函数用于聚集RDD中的所有元素,先聚合分区内数据,再聚合分区间数据。 def reduce(f: (T, T) => T): T (2)下面是一个reduce函数使用样例: object Hello { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建 Spark 运行配置对象 ...
在编写分析甚至更好地构建可重用软件的库时,通常必须使用固定输入类型的接口。 因此,根据目的,灵活地在模式之间转换数据的方式可以带来可观的下游价值,既可以扩展可能的分析类型,又可以重新使用现有代码。 我们的主要目标是学习Spark随附的数据格式功能,尽管我们还将通过引入行之有效的方法来深入研究数据管理的精髓,这些...
•转换操作,最基本的操作,是Spark生成DAG图的对象,转换操作并不马上运行。在触发行动操作后再提交给driver处理,生成DAG图--> Stage --> Task --> Worker运行。按转化操作在DAG图中作用。能够分成两种: •窄依赖 »输入输出一对一的操作。且结果RDD的分区结构不变,主要是map、flatMap; ...