sparksql的groupby的使用 spark groupby count 先进到defaultPartitioner里,self接收得是父RDD。 这是defaultPartitioner函数: 这一段代码的主要逻辑是分区器的选取问题,是用上游RDD的分区器还是新建一个分区器。 评判标准就是: 如果现有的最大分区器是合格的,或者其分区数大于或等于默认分区数,请使用现有分区器,关键就...
spark启动spark-shell --master local[N] 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具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将数据缓存在内存中,后续的查询...
makeRDD(List("Hello Scala", "Hello Spark")) val mapRDD = rdd.flatMap(_.split(" ")) val mRDD = mapRDD.map((_, 1)) val wordcount = mRDD.countByKey() } 方式8:countByValue def wordcount8(sc: SparkContext): Unit ={ val rdd = sc.makeRDD(List("Hello Scala", "Hello Spark"))...
map() rdd3 = rdd2.flatMap() rdd4 = rdd3.filter() rdd5 = rdd3.map() rdd4.count() rdd5.count() 如上述示例,我们的rdd5和rdd4都是依赖rdd3,在rdd4进行count操作时,会计算rdd1->rdd2->rdd3->rdd4,在rdd5进行count操作时,会计算rdd1->rdd2->rdd3->rdd5,我们可以看出,两次action操作...
Transformation用于对RDD的创建,RDD只能使用Transformation创建,同时还提供大量操作方法,包括map,filter,groupBy,join等,RDD利用这些操作生成新的RDD,但是需要注意,无论多少次Transformation,在RDD中真正数据计算Action之前都不可能真正运行。 2.Action Action是数据执行部分,其通过执行count,reduce,collect等方法真正执行数据的...
count,coutByValue count返回RDD的元素数量,countByValue返回每个值的出现次数 复制 scala> var input=sc.parallelize(Array(-1,0,1,2,2))scala> var result=input.countresult: Long = 5scala> var result=input.countByValueresult: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(0 -> 1, 1 -> 1, 2 -> ...
count: 返回RDD元素个数。 collect: 收集RDD的元素到driver节点,如果数据有序,那么collect得到的数据也会是有序的。大数据量最好不要使用RDD的collect,因为它会在本机上生成一个新的Array,以存储来自各个节点的所有数据,此时更好的办法是将数据存储在HDFS等分布式持久化层上。
（1）RDD的特点 1）创建：只能通过转换 ( transformation ，如map/filter/groupBy/join 等，区别于动作 action) 从两种数据源中创建 RDD 1 ）稳定存储中的数据； 2 ）其他 RDD。 2）只读：状态不可变，不能修改。 3）分区：支持使 RDD 中的元素根据那个 key 来分区 ( partitioning ) ，保存到多个...
使用flatMap操作展开Map中的键值对。这将生成一个新的DataFrame或RDD,其中每个行包含原始数据行的所有列以及展开的键值对。 对展开后的数据进行聚合操作。可以使用groupBy和聚合函数(如sum、count、avg等)来计算每个组的聚合结果。 对展开后的数据进行聚合操作。可以使用groupBy和聚合函数(如sum、count、avg等...
14、 unpersist(blocking:Boolean)返回dataframe.this.type类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD 集成查询: 1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) ...