调用一个变换方法，不会有任何求值计算，它只获取一个 RDD 作为参数，然后返回一个新的 RDD。...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 3.2 Action操作 Action Meaning countByKey() 对每个键对应的元素分别计数 collectAsMap() 将结果以映射表的形式返回...由于combineByKey()会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的键相同。...5. map与flatmap比较 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。
在开发并行程序时，可以利用类似 Fork/Join 的框架将一个大的任务切分成细小的任务，每个小任务模块之间是相互独立的，可以并行执行，然后将所有小任务的结果汇总起来，得到最终的结果。...一个非常好的例子便是归并排序。对整个序列进行排序时，可以将序列切分成多个子序列进行排序，然后将排好序的子序列归并起来得到最终的结果。...count() 返回RDD的元素个数 first() 返回RDD的第一个元素(类似于take(1)) take(n) 返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 takeSample(withReplacement...,num, [seed]) 返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 takeOrdered(n, [ordering...]) 返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素 saveAsTextFile(path) 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用
RDD工作原理： 主要分为三部分：创建RDD对象，DAG调度器创建执行计划，Task调度器分配任务并调度Worker开始运行。...Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分 阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。...将各阶段划分成不同的 任务 (task) ，每个任务都是数据和计算的合体。在进行下一阶段前，当前阶段的所有任务都要执行完成。...因为下一阶段的第一个转换一定是重新组织数据的，所以必须等当前阶段所有结果数据都计算出来了才能继续。...在TaskSchedulerImpl中，这一组Task被交给一个新的TaskSetManager实例进行管理，所有的TaskSetManager经由SchedulableBuilder根据特定的调度策略进行排序
调用一个变换方法，不会有任何求值计算，它只获取一个 RDD 作为参数，然后返回一个新的 RDD。...Take(n)返回一个包含数据集中前n个元素的数组， 当前该操作不能并行。...pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...返回一个根据键排序的RDD 针对两个pair RDD转化操作 Transformation Meaning subtractByKey 删掉RDD中键与other RDD中的键相同的元素...5. map与flatmap比较 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。
reduceByKey:有三个参数，第一个和第二个分别是key,value,第三个是每次reduce操作后返回的类型，默认与原始RDD的value类型相同， ? ? sortByKey:排序 ?...:即将RDD所有元素聚合，第一个和第二个元素聚合产生的值再和第三个元素聚合，以此类推 ?...collect:将RDD中所有元素获取到本地客户端 这个在上面已经充分体现了 count:获取RDD元素总数 ? take(n):获取RDD中前n个元素: ?...first() : 返回RDD中的第一个元素: ? top:返回RDD中最大的N个元素 ? takeOrdered(n [, key=None]) :返回经过排序后的RDD中前n个元素 ?...foreach:遍历RDD中的每个元素 saveAsTextFile:将RDD元素保存到文件中(可以本地，也可以是hdfs等文件系统)，对每个元素调用toString方法 textFile:加载文件 ?
部分依赖指的是 parent RDD 中某 partition 中一部分数据与 RDD x 中的一个 partition 相关，另一部分数据与 RDD x 中的另一个 partition 相关。...最后一个是部分依赖，RDD x 中的 partition 只与 parent RDD 中的 partition 一部分数据相关，另一部分数据与 RDD x 中的其他 partition 相关。...coalesce(shuffle = true) 时，由于可以进行 shuffle，问题变为如何将 RDD 中所有 records 平均划分到 N 个 partition 中。...在第二个例子中，RDD a 中的每个元素，先被加上了递增的 key（如 MapPartitionsRDD 第二个 partition 中 (1, 3) 中的 1）。...在每个 partition 中，第一个元素 (Key, Value) 中的 key 由 var position = (new Random(index)).nextInt(numPartitions)
再次考虑第三个问题，RDD x 中每个 partition 可以依赖于 parent RDD 中一个或者多个 partition。而且这个依赖可以是完全依赖或者部分依赖。...部分依赖指的是 parent RDD 中某 partition 中一部分数据与 RDD x 中的一个 partition 相关，另一部分数据与 RDD x 中的另一个 partition 相关。...coalesce(shuffle = true) 时，由于可以进行 shuffle，问题变为如何将 RDD 中所有 records 平均划分到 N 个 partition 中。...在第二个例子中，RDD a 中的每个元素，先被加上了递增的 key（如 MapPartitionsRDD 第二个 partition 中 (1, 3) 中的 1）。...在每个 partition 中，第一个元素 (Key, Value) 中的 key 由 var position = (new Random(index)).nextInt(numPartitions)
receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。...然后是找出出现最频繁的前 10 个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是 O(n*lg10)。所以总的时间复杂度，是 O(n*le)与 O(n*lg10)中较大的哪一 个。...2）方案 2：采用快速排序的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的一部分在比 100 多的时候，采用传统排序算法排序，取前 100 个。复杂度为 O(100w*100)。...选取前 100 个元素，并排序，记为序列 L。...然后一次扫描剩余的元素 x，与排好序的 100 个元素中最小的元素比，如果比这个最小的 要大，那么把这个最小的元素删除，并把 x 利用插入排序的思想，插入到序列 L 中。
它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让 RDD 中的数据可以被并行操作（分布式数据集） 比如有个 RDD 有 90W 数据，3 个 partition，则每个分区上有 30W...介绍一下 cogroup rdd 实现原理，你在什么场景下用过这个 rdd？ cogroup：对多个（2~4）RDD 中的 KV 元素，每个 RDD 中相同 key 中的元素分别聚合成一个集合。...与 reduceByKey 不同的是：reduceByKey 针对一个 RDD中相同的 key 进行合并。而 cogroup 针对多个 RDD中相同的 key 的元素进行合并。...RDD 的 value 是一个 Pair 的实例，这个实例包含两个 Iterable 的值，第一个值表示的是 RDD1 中相同 KEY 的值，第二个值表示的是 RDD2 中相同 key 的值。...，可以分为 n 个阶段，根据用户编写的 RDD 算子和程序，在处理完一个阶段后可以继续往下处理很多个阶段，而不只是两个阶段。
(7) groupBy 返回按一定规则分组后的 RDD。 每个组由一个键和映射到该键的一系列元素组成。 不能保证每个组中元素的顺序，甚至在每次计算结果 RDD 时都可能不同。...(8) glom 返回通过将每个分区内的所有元素合并到数组中而创建的 RDD。 (9) distinct([numPartitions])) 返回一个新的 RDD，其中包含该 RDD 中的去重元素。...(3) count() 返回数据集中元素的数量。 (4) first() first()函数用于返回数据集的第一个元素，类似于take(1)操作。它返回数据集中的第一个元素作为单个元素的结果。...first()常用于需要获取数据集中的第一个元素的情况，而不需要获取整个数据集的内容。 (5) take(n) 返回数据集中的前 n 个元素，以dataset的形式返回。...(6) takeOrdered(n, [ordering]) 使用指定的排序方式，返回 RDD 中的前 n 个元素。排序方式可以是元素的自然顺序或自定义的比较器。
一趟冒泡排序下来至少会让一个元素排好序（元素排序好的区域相当于有序区，因此冒泡排序中相当于待排序数组分成了两个已排序区间和未排序区间）。...插入排序 **插入排序中将数组中的元素分成两个区间：已排序区间和未排序区间（最开始的时候已排序区间的元素只有数组的第一个元素），插入排序就是将未排序区间的元素依次插入到已排序区间（需要保持已排序区间的有序.../** * 插入排序： * 插入排序也相当于把待排序序列分成已排序区和未排序区； * 每趟排序都将从未排序区选择一个元素插入到已排序合适的位置； * 假设第一个元素属于已排序区，那么还需要插入...然后对左右两个部分套用相同的处理方法，也就是将左边部分的元素再划分成左右两部分，右边部分的元素也再划分成左右两部分。以此类推，当递归到只有一个元素的时候，就说明此时数组是有序了的。 2.5.1....冒泡、选择、插入三者的时间复杂度一般都是按 n^2 来算。**并且这三者都有一个共同特点，那就是都会将排序数列分成已排序和未排序两部分。
常用的Transformation操作及其描述： map (func)：接收一个处理函数并行处理源RDD中的每个元素，返回与源RDD元素一一对应的新RDD filter (func)：并行处理源RDD中的每个元素...RDD中的每个元素不同，mapPartitions应用于RDD中的每个分区。...mapPartitions函数接收的参数为func函数，func接收参数为每个分区的迭代器，返回值为每个分区元素处理之后组成的新的迭代器，func会作用于分区中的每一个元素。...：处理RDD两两之间元素的聚集操作 collect()：返回RDD中所有数据元素 count()：返回RDD中元素个数 first()：返回RDD中的第一个元素 take(n)：返回RDD中的前n个元素...数据文件中的数据按照Key分区在不同分区之间排序，同一分区中的数据不排序，索引文件记录了文件中每个分区的偏移量和范围。
这可能会导致 driver 程序耗尽内存，虽说，因为 collect() 获取整个 RDD 到一台机器; 如果你只需要打印 RDD 的几个元素，一个更安全的方法是使用 take(): rdd.take...进行重新分区，并在每个结果分区中，按照 key 值对记录排序。...first() 返回 dataset 中的第一个元素（类似于 take(1). take(n) 将数据集中的前 n 个元素作为一个 array 数组返回. takeSample(withReplacement... n 个元素. saveAsTextFile(path) 将 dataset 中的元素以文本文件（或文本文件集合）的形式写入本地文件系统、HDFS 或其它 Hadoop 支持的文件系统中的给定目录中。...然后，这些数据将基于目标分区进行排序并写入一个单独的文件中。在 reduce 时，任务将读取相关的已排序的数据块。
使用高性能的算子 一边进行重分区的shuffle操作，一边进行排序 减少小文件数量 特别是在写DB的时候，避免每条写记录都new一个connection；推荐是每个partition new一个connection...，为该应用程序分配第一个Container，spark在此启动其AM，其中AM进行SparkContext/SC/Driver初始化启动并创建RDD Object、DAGScheduler、TASKScheduler...RDD进行join leftDf添加随机前缀(1~N的)；复制rightDf每条record至N条并依次打上前缀(1~N) 缺点是复制后的rightDf增大了N-1倍 ---- Shuffle调优 shuffle...原理 Spark在DAG阶段以宽依赖shuffle为界，划分stage，上游stage做map task，每个map task将计算结果数据分成多份，每一份对应到下游stage的每个partition中...而4个reduce task中的每个reduce task都会拉取上游3个map task对应的那份数据 ?
Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。 c、RDD之间的依赖关系。...) 返回RDD的元素个数 first() 返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） take(n) 返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 takeSample(withReplacement,num..., [seed]) 返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 takeOrdered(n, [ordering])...saveAsTextFile(path) 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本...foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 5：WordCount中的RDD： ?
介绍一下 cogroup rdd 实现原理，你在什么场景下用过这个 rdd？ cogroup：对多个（2~4）RDD 中的 KV 元素，每个 RDD 中相同 key 中的元素分别聚合成一个集合。...RDD 的 value 是一个 Pair 的实例，这个实例包含两个 Iterable 的值，第一个值表示的是 RDD1 中相同 KEY 的值，第二个值表示的是 RDD2 中相同 key 的值。...下面讲解大数据中最常考的两种：快排和归并 1) 快速排序 快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，...具体算法描述如下： 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）； 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。...若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。 算法描述 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列； 对这两个子序列分别采用归并排序； 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。
(n) 返回RDD的前n个元素(无特定顺序)(仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) takeOrdered(n, key) 从一个按照升序排列的RDD，或者按照...key中提供的方法升序排列的RDD， 返回前n个元素(仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) https://spark.apache.org/docs/2.2.1...(n) 返回RDD的前n个元素(按照降序输出, 排序方式由元素类型决定) first() 返回RDD的第一个元素，也是不考虑元素顺序 reduce() 使用指定的满足交换律/结合律的运算符来归约...intersection() 返回两个RDD中的共有元素，即两个集合相交的部分.返回的元素或者记录必须在两个集合中是一模一样的，即对于键值对RDD来说，键和值都要一样才行。...subtract() 返回第一个RDD中，所有没有出现在第二个RDD中的值（即相当于减掉了第二个RDD） subtractByKey() 和subtract类似的操作
它与map算子的区别在于，map算子只是将一行数据拆分成一个元素，并将其放在新的集合中， 而flatMap算子可以将一行数据拆分成多个元素，并将所有元素放在一个新的集合中。...filter算子用于对RDD中的每个元素应用一个函数，根据函数的返回值是true还是false来决定是否将该元素放入新的RDD中。...RDD中； 而mapPartitions算子是一对多的操作，它会将一个RDD中的每一个分区都映射到另一个RDD中，每个分区中的元素会被一次性处理，减少了操作次数，提高了处理效率。...} sortBy 算子 sortBy 算子是将RDD中的元素按照指定的规则排序，其返回类型为排序后的RDD 结果： (Bob,70) (John,80) (Tom,90) @Test def sortByTest...(println(_))) } subtract算子 subtract算子是spark中的一种RDD操作，它可以接收两个RDD作为参数，并返回一个新的RDD 新RDD中包含第一个RDD中存在，但是第二个
其中每个属性的代码如下： // RDD中的依赖关系由一个Seq数据集来记录，这里使用Seq的原因是经常取第一个元素或者遍历 private var dependencies_: Seq[Dependency...sample将RDD这个集合内的元素进行采样，获取所有元素的子集。...对在两个RDD中的Key-Value类型的元素，每个RDD相同Key的元素分别聚合为一个集合，并且返回两个RDD中对应Key的元素集合的迭代器(K, (Iterable[V], Iterable[w])...，Seed用于指定的随机数生成器种子 takeOrdered(n, [ordering]) 返回前n个元素，可以使用元素的自然顺序，也可以使用用户自定义comparator first() 返回数据集的第一个元素...Manager中获取资源； 程序会在worker节点中获得executor用来执行我们的任务； 在spark程序中每次RDD的action变换会产生一个新的job，每个job包含多个task； 而RDD
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