在Spark中Transformation操作表示将一个RDD通过一系列操作变为另一个RDD的过程,这个操作可能是简单的加减操作,也可能是某个函数或某一系列函数。值得注意的是Transformation操作并不会触发真正的计算,只会建立RDD间的关系图。 如下图所示,RDD内部每个方框是一个分区。假设需要采样50%的数据,通过sample函数,从 V1、V2...
在Spark中Transformation操作表示将一个RDD通过一系列操作变为另一个RDD的过程,这个操作可能是简单的加减操作,也可能是某个函数或某一系列函数。值得注意的是Transformation操作并不会触发真正的计算,只会建立RDD间的关系图。 如下图所示,RDD内部每个方框是一个分区。假设需要采样50%的数据,通过sample函数,从 V1、V2...
RDD规模较大时此操作开销巨大。 2、行动操作 (1)collect() 此操作将整个RDD的内容返回到驱动器程序中,只有当程序把RDD筛选到一个很小的规模能在单台机器的内存中放得下时才可以使用。 (2)reduce() 接收一个函数作为参数,这个函数要操作两个相同元素类型的RDD数据并返回一个同样类型的新元素。返回值类型需要和...
union是一种转换操作,用于将两个RDD的元素合并成一个,不进行去重操作,而且两个RDD中每个元素中的值的个数和类型需要保持一直。 val rdd1 = sc.parallelize(List(('a',1),('b',2),('c',3)))val rdd2 = sc.parallelize(List(('a',1),('d',4),('e',5)))rdd1.union(rdd2).collect ((a,...
spark RDD常用函数/操作文中的代码均可以在spark-shell中运行。transformationsmap(func)集合内的每个元素通过function映射为新元素val a = Array(1,2,3,4) val pa = sc.parallelize(a) val resultRdd = pa.map( _ + 1) 注意对于所有transformation操作,生成的都是一个新的RDD(这里就是resultRdd),并不实际...
scala lambda 表达式 & spark RDD函数操作 形式:(参数)=> 表达式[ 一种匿名函数 ] 例1:map(x => x._2) 解:x=输入参数,“=>” 右边是表达式(处理参数); x._2 : x变为(**,x,**...)元组的第二个元素; map ():将每一条输入参数映射为一个新的对象,在spark中会生成新的RDD,如下...
rdd.sample( true, 3,//被抽取的可能次数 1 ).collect().mkString(",") ) } } 结果: 1,1,1,1,1,1,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,6,6,7,7,7,8,9,9,9,10,10,10,10 实例3 不传递seed参数,每次运行时,结果不一样 ...
JavaRDD<String> lines = sc.parallelize(Arrays.asList("pandas", "i like pandas")); 更常用的方式是从外部读取数据来创建RDD JavaRDD<String> testFile = js.textFile("G:/sparkRS/readtest.txt"); RDD操作 转化操作:惰性求值,返回一 个新的 RDD 的操作,比如 map() 和 filter(), 行动操作:向驱动...
RDD#reduceByKey 方法 首先, 对 键值对 KV 类型 RDD 对象 数据 中 相同 键 key 对应的 值 value 进行分组 , 然后, 按照 开发者 提供的 算子 ( 逻辑 / 函数 ) 进行 聚合操作 ; 上面提到的 键值对 KV 型 的数据 , 指的是 二元元组 , 也就是 RDD 对象中存储的数据是 二元元组 ; ...
在Spark的RDD转换操作中，subtract函数用于处理差集操作。具体功能为，先通过subtract操作找到两个RDD之间的交集，然后基于一个指定的RDD元素，去除交集的数据。例如，在实例1中，假设我们有两个RDD，A和B。若我们希望从A中移除B中的元素，首先调用subtract函数，进行交集的计算。如果分区数量不一致，程序将...