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Spark快速大数据分析

1.pair RDD(键值RDD),Spark提供了一些专有操作 2.Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销,只有当数据集多次在诸如连接这种基于操作中使用时,分区才会有帮助 3.在...Java中使用partitioner()方法获取RDD分区方式 4.Spark许多操作都引入了数据根据跨节点进行混洗过程,这些操作都在分区获益 五、数据读取与保存 1.一个文本文件读取为RDD...时,输入每一都会成为RDD一个元素,也可以多个完整文件一次性读取为一个pair RDD 2.JSON数据是数据作为 文本文件读取,然后使用JSON解析器RDD进行映射操作,在Java...Scala也可以使用一个自定义Hadoop格式来操作JSON数据 3.SequenceFile是由没有相对关系结构键值对文件组成常用Hadoop格式,有同步标记,Spark可以用它来定位到文件某个点...,然后再与记录边界对齐 六、Spark编程进阶 1.累加器:提供了工作节点中聚合到驱动器程序简单语法,常用于调试时作业执行过程事件进行计数 2.广播变量:让程序高效地向所有工作节点发送一个较大只读

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Spark研究】Spark编程指南(Python版)

Spark支持两种共享变量:广播变量,用来一个缓存到所有节点内存;累加器,只能用于累加,比如计数器求和。...可写类型支持 PySpark序列文件支持利用Java作为中介载入一个键值RDD,将可写类型转化成Java基本类型,然后使用Pyrolitejava结果对象串行化。...为了获得Pythonarray.array类型来使用主要类型数组,用户需要自行指定转换器。 保存读取序列文件 和文本文件类似,序列文件可以通过指定路径来保存与读取。...在集群运行任务随后可以使用add方法或+=操作符(在ScalaPython)来向这个累加器累加值。但是,他们不能读取累加器。...Python用户来说唯一变化就是组管理操作,比如groupByKey, cogroup, join, 它们返回都从(列表)变成了(迭代器)

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Spark RDD编程指南

此方法获取文件 URI(机器上本地路径,或 hdfs://、s3a:// 等 URI)并将其作为集合读取。...除了文本文件Spark Scala API 还支持其他几种数据格式: SparkContext.wholeTextFiles 允许您读取包含多个小文本文件目录,并将每个文件作为(文件名,内容)返回...使用键值 虽然大多数 Spark 操作适用于包含任何类型对象 RDD,但少数特殊操作仅适用于键值 RDD。 最常见是分布式“shuffle”操作,例如通过元素进行分组或聚合。...注意:当使用自定义对象作为键值操作时,您必须确保自定义 equals() 方法伴随着匹配 hashCode() 方法。...它必须从所有分区读取以找到所有所有,然后跨分区汇总以计算每个最终结果 – 这称为 shuffle。

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Apache Spark大数据分析入门(一)

Spark SQL使得用户使用他们最擅长语言查询结构化数据,DataFrame位于Spark SQL核心,DataFrame数据保存为集合,对应各列都被命名,通过使用DataFrame,...使用map方法,RDD各行映射成一个数,然后再使用reduce方法找出包含单词数最多。...也可以引入其它java包,例如 Math.max()方法,因为mapreduce方法接受scala函数字面量作为参数。...值得注意是,Spark还存在键值RDD(Pair RDD),这种RDD数据格式为/对数据(key/value paired data)。例如下表数据,它表示水果与颜色对应关系: ?...] Kiwi [Green] Figs [Black] 该转换操作只将为Apple,为RedGreen数据进行了分组。

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大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析+ RDD 概念 + RDD 编程 + 键值 RDD + 数据读取与保存主要方式 + RDD 编程进阶 + Spark Cor

在 kv  RDD ,按 key  value 进行分组合并,合并时,初始每个 value 作为 seq 函数参数,进行对应计算,返回结果作为一个新 kv ,然后再将结果按照 key...groupBy() 可以用于未成对数据上,也可以根据除相同以外条件进行分组。它可以接收一个函数,源 RDD 每个元素使用该函数,返回结果作为再进行分组。   ...第4章 数据读取与保存主要方式 ? 4.1 文本文件输入输出   当我们一个文本文件读取为 RDD 时,输入每一都会成为 RDD 一个元素。...  如果 JSON 文件每一就是一个 JSON 记录,那么可以通过 JSON 文件当做文本文件读取,然后利用相关 JSON 库每一条数据进行 JSON 解析。...4.3 CSV 文件输入输出   读取 CSV/TSV 数据读取 JSON 数据相似,都需要先把文件当作普通文本文件读取数据,然后通过每一进行解析实现 CSV 读取

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4.2 创建RDD

下面以Scala语言进行操作为例,展示如何从一个数组创建一个并行集合。          ...@1d4cee08 一旦创建了并行集合,distFile变量实质上转变成新RDD,可以使用MapReduce操作所有行数长度相加: distFile.map(s => s.length).reduce...注意 如果使用本地文件系统路径,那么该文件在工作节点必须可以被相同路径访问。这可以通过文件复制到所有的工作节点或使用网络挂载共享文件系统实现。...wholeTextFiles方法可以读取一个包含多个小文本文件目录,并通过-(其中key为文件路径,value为文件内容)方式返回每一个目录。...而textFile函数为每个文件每一返回一个记录。

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Spark之【数据读取与保存】详细说明

1.2 Json文件 如果JSON文件每一就是一个JSON记录,那么可以通过JSON文件当做文本文件读取,然后利用相关JSON库每一条数据进行JSON解析。...注意:使用RDD读取JSON文件处理很复杂,同时SparkSQL集成了很好处理JSON文件方式,所以应用多是采用SparkSQL处理JSON文件。...org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat(NewInputFormat) 2)类型: 指定[K,V]键值K类型 3)类型: 指定[K,V]键值V类型...4)分区: 指定由外部存储生成RDDpartition数量最小,如果没有指定,系统会使用默认defaultMinSplits。...2.如果用Spark从Hadoop读取某种类型数据不知道怎么读取时候,上网查找一个使用map-reduce时候是怎么读取这种这种数据,然后再将对应读取方式改写成上面的hadoopRDDnewAPIHadoopRDD

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Spark Core快速入门系列(11) | 文件数据读取保存

平时用比较多就是: 从 HDFS 读取保存 Text 文件. 一....读取 Json 文件   如果 JSON 文件每一就是一个 JSON 记录,那么可以通过 JSON 文件当做文本文件读取,然后利用相关 JSON 库每一条数据进行 JSON 解析。   ...注意:使用 RDD 读取 JSON 文件处理很复杂,同时 SparkSQL 集成了很好处理 JSON 文件方式,所以实际应用多是采用SparkSQL处理JSON文件。...) 2)类型: 指定[K,V]键值K类型 3)类型: 指定[K,V]键值V类型 4)分区: 指定由外部存储生成RDDpartition数量最小,如果没有指定,系统会使用默认defaultMinSplits...如果用Spark从Hadoop读取某种类型数据不知道怎么读取时候,上网查找一个使用map-reduce时候是怎么读取这种这种数据,然后再将对应读取方式改写成上面的hadoopRDDnewAPIHadoopRDD

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark 编程指南 | ApacheCN

此方法需要一个文件 URI(计算机上本地路径 ,hdfs://,s3n:// 等等 URI),并且读取它们作为一个 lines(集合。...除了文本文件之外,Spark Scala API 也支持一些其它数据格式: SparkContext.wholeTextFiles 可以读取包含多个小文本文件目录, 并且将它们作为一个 (filename...例如,下面的代码使用 Key-Value  reduceByKey 操作统计文本文件每一出现了多少次: val lines = sc.textFile("data.txt") val pairs...Spark 将对每个元素调用 toString 方法,数据元素转换为文本文件记录. saveAsSequenceFile(path)  (Java and Scala) dataset 元素以...该操作可以在实现了 Hadoop Writable 接口键值(key-value pairs) RDD 上使用

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Note_Spark_Day08:Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义分布式SQL引擎)

,并且HBase表数据读取写入支持,但是可以自己实现外部数据源接口,方便读写数据。...方法读取文本数据时,一加载数据,每行数据使用UTF-8编码字符串,列名称为【value】。...json,加载数据,自动生成Schema信息 spark.read.json("") 方式二:以文本文件方式加载,然后使用函数(get_json_object)提取JSON字段 val dataset...CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首是否是列名称,决定读取数据方式不一样 /* CSV 格式数据: 每行数据各个字段使用逗号隔开 也可以指的是,每行数据各个字段使用...,无论使用DSL还是SQL,构建JobDAG图一样,性能是一样,原因在于SparkSQL引擎: Catalyst:SQLDSL转换为相同逻辑计划。 ​

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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

Spark会对每个元素调用toString方法来把每个元素存成文本文件。...RDD> mapValues(scala.Function1 f) pair RDD每个应用一个函数而不改变 Pass each value in the key-value pair RDD...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) pair RDD每个应用一个返回迭代器函数, 然后返回每个元素都生成一个对应原键值记录。...foldByKey合并每一个 key 所有,在级联函数“零”中使用。foldByKey合并每一个 key 所有,在级联函数“零”中使用。...如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到,此时combineByKey()使用mergeValue()将该累加器对应的当前与这个新进行合并。

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键值操作

Spark中有多种方式创建Pair RDD,其中有两种比较常见: 很多存储键值数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成 pair RDD。...foldByKey(): 与 fold() 相当类似;它们都使用一个与 RDD 和合并函数数据类型相同作为初始。...groupBy(): 它可以用于未成对数据上,也可以根据除相同以外条件进行分组。它可以接收一个函数,源 RDD 每个元素使用该函数,返回结果作为再进行分组。...Spark分区方法: Spark 中所有的键值 RDD 都可以进行分区。系统会根据一个针对函数元素进行分区。...比如,你可能使用哈希分区一个 RDD 分成了 100 个分区,此时哈希100 取模结果相同记录会被放在一个节点上。

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Spark2.3.0 RDD操作

使用键值 虽然大多数 Spark 操作可以在任意类型对象 RDD 上工作,但是还是几个特殊操作只能在键值 RDD 上使用。最常见是分布式 shuffle 操作,例如按键分组或聚合元素。...3.1 Java版本 在 Java 使用 Scala 标准库 scala.Tuple2 类来表示键值。...counts.sortByKey() 来按字母顺序来键值排序,最后使用 counts.collect() 结果作为对象数组返回到驱动程序。...在键值操作时使用一个自定义对象作为 key 时候,你需要确保自定义 equals() 方法 hashCode() 方法是匹配。...,返回(K,V)键值数据集,使用给定reduce函数 func 聚合每个,该函数类型必须是(V,V)=> V。

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从零爬着学spark

第四章 键值RDD 各种操作 RDD所有操作 这里支持对于RDD所有操作,只是注意传入函数要操作二元组而不是单个元素 reduceByKey() 聚合函数,按照key来进行聚合。...combineByKey()什么差不多。 groupByKey():利用RDD分组RDD元素。...第五章 存取数据 就是存取各种格式文件,包括文本文件,JSON,CSV,TSV,SequenceFile(由没有相对关系结构键值对文件组成常用Hadoop格式),其他Hadoop输入输出格式。...- Spark SQL(后面专门讲) 第六章 进阶 共享变量 累加器 累加器可以工作节点中聚合到驱动器程序,比如可以把文本中所有的空行累加统计出来。...第九章 Spark SQL 这是spark一个组件,通过这个可以从各种结构化数据源( JSON,Hive,Parquet)读取数据,还可以连接外部数据库。

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Spark开发指南

例如,我们可以通过使用如下mapreduce操作:distFile.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)所有数据长度相加。...除了文本文件Spark Scala API 也支持其它数据格式: SparkContext.wholeTextFiles允许你读取文件夹下所有的文件,比如多个小文本文件, 返回文件名/内容。...对于其他类型Hadoop输入格式,你可以使用SparkContext.hadoopRDD方法,它可以接收任意类型JobConf输入格式类,类型类型。...这个数据集并没有加载到内存只不过是一个指向文件指针. 代码第二定义行长度作为mao结果, 行长度由于惰性设计并没有立即计算。最终 当我们运行reduce,这是一个action。...注意: 当使用定制对象作为时,必须保证equals() hashCode() 方法一致. 4.3.4 转换 下面的列表列出了一些通用转换。

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Spark研究】极简 Spark 入门笔记——安装第一个回归程序

这就给我造成了一种印象,好像要使用 Spark 的话就得先安装配置好 Hadoop Scala,而要安装它们又得有更多软件依赖。...开头1到4是一系列 import 语句,目的是使用一些已经封装好类,与 R library() Python import 语句类似。...map() 相当于 R apply(),意思是对读进来文件每一进行一次变换,然后结果返回,组成一个新向量。...之所以需要这么做,是因为 Spark 读取文本文件时把每一当作了一个字符串,因此我们需要从这个字符串解析出我们需要数据来。...在第31,我们用拟合出模型训练集本身进行了预测。parsed.map(_.features) 目的是取出训练集中自变量部分,而 predict() 方法返回结果就是因变量预测向量。

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