Action类算子也是一类算子(函数)叫做行动算子,如foreach,collect,count等。Transformations类算子是延迟执行,Action类算子是触发执行。一个application应用程序(就是我们编写的一个应用程序)中有几个Action类算子执行,就有几个job运行。
coalesce常用来减少分区,第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle。
一、基本RDD 1、针对各个元素的转化操作 最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()J接收一个函数,把这个函数用于RDD中的每一个元素,将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素。而转化操作filter()则接收一个函数,将RDD满足该函数的元素放入新的RDD中返回。map()的返回值类型不需要和输入类型一样。 从一个RDD变成另外一个RDD。lazy,懒执行 。比如根据谓词匹配筛选数据就是一个转换操作。 例:求平均值 Scala:
Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行。action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job。
首先看看思维导图,我的spark是1.6.1版本,jdk是1.7版本 spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的
Spark基本操作主要就是各种map、reduce,这一篇从各种map开始。由于scala不熟悉,而且语法太精简,虽然代码量少了,但是可读性差了不少,就还是用Java来操作。
这一篇是一些简单的Spark操作,如去重、合并、取交集等,不管用不用的上,做个档案记录。
搭好的Spark当然要先写一个最简单的WordCount练练手。 那么,需求是: 1、统计Spark下README.md文件的词频; 2、输出较多,筛选出现次数超过10次的,词频逆序显示
SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数。
github: https://github.com/zhaikaishun/spark_tutorial/tree/master/src/main/java/com/spark/rdd_tutorial/tutorial8 先从spark-learning中的一张图大致了解其功能
今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey。
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据处理。它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames,也可以作为分布式SQ
在Spark中,也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇就手把
SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。例如:map,reduce,join,window 。最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现。
腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇
Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
代码很简单,第一个就是将各个数累加。reduce顺序是1+2,得到3,然后3+3,得到6,然后6+4,依次进行。
* 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1,UDF2。。。。UDF1xxx * UDF1 传一个参数 UDF2传两个参数。。。。。
本文介绍了一个基于Spark Streaming的实时计算例子,通过使用Ncat工具从标准输入读取数据,并实时计算输入数据的单词计数,并将结果输出到控制台。该例子中使用了Spark Streaming对来自标准输入的数据进行流式处理,并使用Ncat工具将处理结果输出到控制台。通过运行该例子,可以实时地看到输入数据的单词计数结果。
spark提供了对结果集RDD进行随机采样,即获取一小部分数据的功能。其中有sample、takeSample、takeOrdered等方法。
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