一、 RDD创建 1、从本地文件系统中加载数据创建RDD 2、从HDFS加载数据创建RDD 启动hdfs 上传文件 查看文件 停止hdfs 3、通过并行集合(列表)创建RDD 输入列表 字符串 numpy生成数组 二、 RDD操作 转换操作 1.转换操作 1.filter(func) 显式定义函数 lambda函数 2.map(func) 1.字符串分词 显式定义函数 lambda函...
常见的执行宽操作的一些方法是:groupBy(),groupByKey(),join(),repartition()等 3.常见的转换操作表 二、pyspark 行动操作 PySpark RDD行动操作(Actions) 是将值返回给驱动程序的 PySpark 操作.行动操作会触发之前的转换操作进行执行。常见的一些行动操作。 三、键值对RDD的操作 键值...
>>>lines1 = sc.textFile("/pythonspace/01/text.txt")>>>lines1>>>lines1.collect() 4.通过并行集合(列表)创建RDD >>>list= [5,6,7,8,9]>>>rdd1 = sc.parallelize(list)>>>rdd1.foreach(print) 二、RDD操作 转换操作 1. filter(func) 案例:过滤指定单词 定义显式函数实现方式 >>>deff(wo...
一、PySpark RDD 行动操作简介 键值对RDD,也就是PariRDD, 它的记录由键和值组成。 键(Key):可以是整型(INT)或者字符串(STRING)对象,也可以是元组这种复杂的对象。 值(Value):可以是标量,也可以是列表(List),元组(Tuple),字典(Dictionary)或者集合(Set)这些数据结构 首先要明确的是键值对RDD也是RDD,所以之前讲...
RDD的操作种类有多个,分为: 单指RDD操作、Key/Value RDD操作、多个RDD联合操作,其他操作。 单值RDD 1. Map map (f: T => U) : RDD[U] ,其中f定义了类型为T的元素到类型为U 的元素的映射,RDD[T] => RDD[U]的变换 举例: var rdd=sc.makeRDD(1 to 7,3) ...
三、RDD操作 1.转换操作 ①filter ③map ④flatmap ⑤groupByKey ⑥reduceByKey 2.动作操作 四、RDD的持久化和分区Checkpoint 1.持久化 2.分区 一、RDD概述 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据...
2. 断点回归 (RDD),上帝之手 3. 断点回归基本步骤,明晰操作 3.1 精确断点 (SRD) 还是模糊断点 (FRD) 3.2 有效性检验 (主要是3个方面) 3.3 参数还是非 (半) 参数估计 3.4 带宽的敏感性测试 3.5 安慰剂检验 3.6 样本选择的敏感性检验 3.7 其他的稳健性检验 ...
对Learning Spark:Lightning-fast Data Analysis一书中列出的一些RDD操作进行了总结。 一.基本的RDD(第三章) 单个RDD转化操作 数据:{1,2,3,3} 函数名 : map() 目的:将函数应用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD 示例:rdd.map(x => x+1) ...
1.RDD转换 RDD的所有转换操作都不会进行真正的计算1.1单个RDD转换操作# 创建测试RDD val rdd = sc.parallelize(Array("hello world","java","scala easy")) # 1.map():遍历RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD,返回值类型可和原RDD不一致 val mapRdd = rdd.map(x => "map:"+x) mapRdd.foreach...
count //第一次行动操作,触发一次真正从头到尾的计算,这时才会执行上面的rdd.cache(),把这个rdd放到缓存中 3 scala> rdd.collect.mkString(",") //第二次行动操作,不需要触发从头到尾的计算,只需要重复使用上面缓存中的rdd res9: String = hadoop,spark,hive ...