RDD算子分类,大致可以分为两类,即: Transformation:转换算子,这类转换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。 Action:行动算子,这类算子会触发SparkContext提交Job作业。 一:Transformation:转换算子 1.map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例: scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) scala> val
最近狂写了一个月的Spark,接手的项目里的代码以Scala语言为主,Java为辅,两种语言混合编码。发现要深入地掌握Scala,很有必要学习一下Java,以便理解JVM语言的编译执行和打包机制,并通过对比加深对Scala的静态语言和脚本语言双重特性的理解。
Scala允许你用指令式风格编程,但是鼓励你采用一种更函数式的风格。如果你是从指令式的背景转到Scala来的——例如,如果你是Java程序员——那么学习Scala是你有可能面对的主要挑战就是理解怎样用函数式的风格编程。我们明白这种转变会很困难,在本书中我们将竭尽所能把你向这方面引导。不过这也需要你这方面的一些工作,我们鼓励你付出努力。如果你来自于指令式的背景,我们相信学习用函数式风格编程将不仅让你变成更好的Scala程序员,而且还能拓展你的视野并使你变成通常意义上好的程序员。 通向更函数式风格路上的第一步是
作用:返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 2. 需求:创建一个1-10数组的RDD,将所有元素2形成新的RDD (1)创建 scala> var source = sc.parallelize(1 to 10) source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at :24 (2)打印 scala> source.collect() res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) (3)将所有元素2 scala> val mapadd = source.map(_ * 2) mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at :26 (4)打印最终结果 scala> mapadd.collect() res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
前面我们已经学习了特质类似接口,其可以被继承,同时如果需要继承多个特质的话,则需要使用extends…with…进行继承。其类似java中的接口和抽象方法的结合体,但又比java中的其要强大,因为其可以定义抽象字段和普通字段、抽象方法和普通方法。而在java中接口中可以定义常量,不能定义变量。同时特质还可以继承class类,而在java中接口通常是用来实现的。
Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法,可以直接使用;另一个优势就是执行速度快,这要得益于DAG的调度,想要理解这个调度规则,还要理解函数之间的依赖关系。 本篇就着重描述
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
在这里what()方法报错了,主要是因为还缺少了对Cylinder的匹配,只要改成如下的代码就可以正常运行了。
由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有Hadoop支持的数据集,如HDFS,HBase
枚举(Enumerations)是一种语言特性,对于建模有限的实体集来说特别有用。一个经典的例子是将工作日建模为一个枚举:每个七天都有一个值。Scala和许多其他语言一样,提供了一种表示枚举的方法:
Apache Avro是hadoop中的一个子项目,也是一个数据序列化系统,其数据最终以二进制格式,采用行式存储的方式进行存储。
Spark大数据分析实战 1.4 弹性分布式数据集 本节将介绍弹性分布式数据集RDD。Spark是一个分布式计算框架,而RDD是其对分布式内存数据的抽象,可以认为RDD就是Spark分布式算法的数据结构,而RDD之上的操作是Spark分布式算法的核心原语,由数据结构和原语设计上层算法。Spark最终会将算法(RDD上的一连串操作)翻译为DAG形式的工作流进行调度,并进行分布式任务的分发。 1.4.1 RDD简介 在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Dist
Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数,计算这两个参数返回一个结果。
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第二篇,为大家带来的是RDD的转换的内容。
(1)zeroValue:给每一个分区中的每一个key一个初始值; (2)seqOp:函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value; (3)combOp:函数用于合并每个分区中的结果。
5、DenseVector.range(start,stop,step) DenseVector.rangeD(start,stop,step)
Java 8的函数式编程学习 函数式编程语言是什么? 函数式编程语言的核心是它以处理数据的方式处理代码。这意味着函数应该是第一等级(First-class)的值,并且能够被赋值给变量,传递给函数等等。 事实上,很多函数式语言比这走得更远,将计算和算法看得比它们操作的数据更重要。其中有些语言想分离程序状态和函数(以一种看起来有点对立的方式,使用面向对象的语言,这通常会将它们联系得更紧密)。 Clojure编程语言就是一个这样的例子,尽管它运行于基于类的Java虚拟机,Clojure的本质是函数式语言,并且在
5、设置一个映射,其中包含你想要的一些装备,以及它们的价格。然后根据这个映射构建另一个新映射,采用同一组键,但是价格上打9折。
可参阅:http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51707802#t0
由于Spark主要是由Scala编写的,虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包,但支持程度远不及Scala,所以要想更好的学习Spark,就必须熟练掌握Scala编程语言,Scala与Java较为相似,且在Scala中可以调用很多Java中的包,本文就将针对Scala中的基础数据结构、循环体以及错误处理机制进行基础的介绍;
作为一种在Java虚拟机(JVM)上运行的静态类型编程语言,Scala结合了面向对象和函数式编程的特性,使它既有强大的表达力又具备优秀的型态控制。
算子(Operator)将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南,从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述,并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
上面两篇大部分介绍的都是理论知识,希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。 RDD的两种类型操作 有哪两种操作呢?分别是transformation ,action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 1. map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射,转换成一个新的RDD。 SparkConf conf = new SparkCon
枚举通常用来定义已知数量的常量,比如月份,星期,季节等等,用过java的人都知道定义枚举的关键字是enum,在scala里面和java有所不同,来看一个完整的例子定义: 上面的这个例子基本涵盖了枚举的所有常用方法,定义枚举我们继承的是Enumeration抽象类,然后通过内部对象Value来赋值每一个枚举的值,此外里面还定义了几个工具方法,比如判断是否存在某个枚举,是否是工作日,以及打印所有的枚举值,在使用的时候可以直接通过Object来访问 。 此外还可以用枚举值做模式匹配: 上面基本就是Scala里面最
上面两篇大部分介绍的都是理论知识,希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。简单api使用还是特别简单的,如果需要处理的数据量特别的大,那么一定记住api使用调优。 RDD的两种类型操作。 有哪两种操作呢?分别是transformation ,action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射,转换成一个
println(p.age) // 在调用无参方法时,圆括号可以不写 一般对于修改值得方法加上圆括号,对于取值的方法可以不写圆括号
模式匹配是 Scala 的重要特性之一,前面两篇笔记Scala学习笔记(六) Scala的偏函数和偏应用函数、Scala学习笔记(七) Sealed Class 和 Enumeration都是为了这一篇而铺垫准备的。
从一个已知的 RDD 中创建出来一个新的 RDD 例如: map就是一个transformation.
本篇博客将会汇总记录大部分的Spark RDD / Dataset的常用操作以及一些容易混淆的操作对比。
在日常项目开发中,我们几乎都会用到Scala中的集合以及一些集合操作。由于 Scala 中的集合操作灵活多变,对于刚接触Scala的开发者,在选用何种集合以及使用何种集合操作就显得不那么合理了,虽然大
前几天其实一直在学习关于linux的内容和kvm虚拟化的知识。今天有时间来回顾一下集合相关的知识,接下来我将带大家一起来回顾一起集合关联的知识。 不要辜负自己花费时间做的事情,只有用心才能得到真心的回报! 关于java集合框架的知识:大致可分为Set、List和Map三种体系,其中Set代表无序、不可重复的集合;List代表有序、重复的集合;而Map则代表具有映射关系的集合。Java 5之后,增加了Queue体系集合,代表一种队列集合实现。 Java集合框架主要由Collection和Map两个根接口及其子
scala 中的所有集合类位于 scala.collection 或 scala.collection.mutable,scala.collection.immutable,scala.collection.generic 中
Scala没有静态方法或静态字段,可以使用 object 来达到这个目的,对象定义了某个类的单个实例:
几个印度小哥,在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全,现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容:一是各种算法的基本原理讲解,二是各种算法的代码实现。
在涉及非结构化数据(图像、文本等)的预测问题中,人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时,基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的,非XGBoost莫属了。
在电脑面前发了一会呆,发现不知道写些啥了,思来想去,那么便写写在平时在数据处理过程常用的三门编程语言吧。这三门编程语言分别是 Python、Scala 和 Java。
Scala是纯种的面向对象的语言。从概念上讲,每一个值都是一个对象,每一个操作都是一个方法调用。语言支持通过类和特征的高级组件架构。
厨子今年的演讲很不给力。不过既然是软件开发者大会嘛,焦点自然应该放在软件功能上。 所以我看了下今年的Session401,也就是Swift4.2新特性介绍,做了下笔记,希望能对你有用。 多说一句,Swift越来越好用了,希望开发者能尽快拥抱Swfit。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 要说Scala编程界的圣经,那必须是这本蜚声世界的、由Scala 语言缔造者Martin Odersky编写的—— 《Scala编程》 📷 Programming in Scala 本书全面涵盖了整个编程语言、重要类库及其背后理念,全面且强大,是Scala领域当之无愧的王者之作! 本书上市14年来,紧跟语言版本持续迭代,不断以豆瓣评分8.9、9.2、9.4的成绩刷新着领域的天花板! 📷 其中第三版的中文版更是以9.6高分傲视群雄。 📷 第四版的
面向对象编程之类 //定义一个简单的类 scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D to finish) //类默认public的 class HelloWorld{ private var name = "leo" def sayHello(){print("Hello,"+name)} def getName = name } // Exiting paste mode, now interpreting. defined class Hel
Scala 中的元组包含一系列类:Tuple2,Tuple3等,直到 Tuple22。因此,当我们创建一个包含 n 个元素(n 位于 2 和 22 之间)的元组时,Scala 基本上就是从上述的一组类中实例化 一个相对应的类,使用组成元素的类型进行参数化。上例中,ingredient 的类型为 Tuple2[String, Int]。
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