对于RDD的转换,可以使用SparkContext的parallelize方法将Array[Byte]数据转换为RDD。示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} val conf = new SparkConf().setAppName("ArrayByteToRDD").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val arrayData: Array...
每一次转换操作都会产生不同的RDD,供给下一个操作使用。 惰性机制 RDD的转换过程是惰性求值的,也就是,整个转换过程只记录轨迹,并不会发生真正的计算,只有遇到了行动操作时,才会触发真正的计算。 filter(func) 过滤出满足函数func的元素,并返回存入一个新的数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
SparkContext可以通过parallelize把一个集合转换为RDD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 def main(args: Array[String]): Unit = { val conf =newSparkConf(); val list = List(1,2,3,4,5,6); conf.set("spark.master","local") conf.set("spark.app.name","spark demo") val sc =newSparkContext(...
在大数据处理的背景下,Apache Spark 是一种流行的集群计算框架。其核心概念之一是RDD(弹性分布式数据集),允许用户在分布式环境中处理数据。但有时我们需要将本地集合(例如List或Array)转换成RDD,这一过程可能影响性能。本文将探讨如何优化这一转换过程,并提供代码示例。 本地集合转 RDD 在Spark 中,可以通过SparkContex...
1.map(func):数据集中的每个元素经过用户自定义的函数转换形成一个新的RDD,新的RDD叫MappedRDD (例1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 object Map { def main(args: Array[String]) { val conf =newSparkConf().setMaster("local").setAppName("map") ...
一、Spark RDD创建操作 1、数据集合 创建一个能够并行操作的分布式数据集,集合中的元素都会被复制。例如,从普通数组创建RDD,里面包含1~9,分别在3个分区里。 valdata=Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9)valdistData=sc.parallelize(data,3) RDD的一个重要参数是将数据集划分成,分片的数量,对每个分片,Spark会在集...
我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种,一种是转化操作(transformation),另一种是行动操作(action)。在转化操作当中,spark不会为我们计算结果,而是会生成一个新的RDD节点,记录下这个操作。只有在行动操作执行的时候,spark才会从头开始计算整个计算。 而转化操作又可以进一步分为针对元素的转化操作以及针对集合的...
2.通过并行集合(数组)创建RDD val array = Array(1,2,3,4,5) val rdd = sc.parallelize(array) 1. 2. 三、RDD操作 惰性机制 例子 1.转换操作 只记录转换的轨迹,不发生计算。 ①filter val linesWithSpark=lines.filter(line => line.contains("Spark") ...
Spark【RDD编程(一)RDD编程基础】 RDD转换操作 6、distinct 对RDD 集合内部的元素进行去重,然后把去重后的其他元素放到一个新的 RDD 集合内。 import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object RDDTransForm {def main(args: Array[String]): Unit = {// 创建SparkCont...
1. 分区列表:RDD 数据结构中存在分区列表,用于执行任务时并行计算,是实现分布式计算的重要属性。 protected defgetPartitions: Array[Partition] 2. 分区计算函数:Spark 在计算时,会使用分区函数对每一个分区进行计算。 defcompute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] ...