键值对RDD 创建 从数据中进行加载生成键值对RDD lines = sc.textFile("word.txt") pairRDD = lines.flatMap(lambda line: line.split...键值对RDD pairRDD.foreach(print) ("hadoop", 1) ("spark", 1) ("hive", 1) 常见转换 reduceByKey(func) 先通过key进行分组...，再通过value进行func函数的运用 pairRDD = sc.parallelize([("hadoop",1),("hive",1),("spark", 1), ("spark", 1)]) pairRDD.reduceByKey...将每个值进行加1操作 pairRDD1.foreach(print) ("hadoop",2) ("hive",2) ("spark",2) ("spark",2) join 如果两个RDD的key相同...综合demo mapValues：只对value进行操作，而且没有聚合操作 reduceByKey(func)：先分组，再对value进行函数func的聚合操作
键值对概述 “键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。 Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。...普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等，而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。...Spark Hive Spark values values只会把键值对RDD中的value返回形成一个新的RDD。...对于这种情形，Spark提供了mapValues(func)，它的功能是，对键值对RDD中的每个value都应用一个函数，但是，key不会发生变化。...就会得到一个新的键值对RDD，它包含下面四个键值对(“spark”,2)、(“spark”,3)、(“hadoop”,4)和(“hadoop”,6)。
Spark学习之键值对（pair RDD）操作（3） 1. 我们通常从一个RDD中提取某些字段（如代表事件时间、用户ID或者其他标识符的字段），并使用这些字段为pair RDD操作中的键。 2....创建pair RDD 1）读取本身就是键值对的数据 2）一个普通的RDD通过map()转为pair RDD，传递的函数需要返回键值对。...对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 flatMapValues(func) 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。...rightOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第一个RDD的键必须存在（右外连接） leftOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第二个
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 ?...类似于subtrac，删掉 RDD 中键与 other RDD 中的键相同的元素 join 函数定义 def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))]...], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, W))] RDD1.join(RDD2) 可以把RDD1,RDD2中的相同的key给连接起来，类似于sql中的join...对两个 RDD 进行连接操作，类似于sql中的左外连接 rightOuterJoin 对两个 RDD 进行连接操作，类似于sql中的右外连接，存在的话，value用的Some, 不存在用的None
前言 Spark目前支持Hash分区、Range分区和用户自定义分区。Hash分区为当前的默认分区。...[K : Ordering : ClassTag, V]( partitions: Int, # 分区个数 rdd: RDD[_ <: Product2[K, V]], # 指定对按个RDD...hash 是通过对key取hashcode%分区数（如果小于0就加上分区数，否则+0）的方式指定分区；Range是通过对RDD进行抽样，指定一个区间。...hash 只是单纯的对key进行运算，不会重新运算job任务，range需要对分区进行抽样，需要运行一个job任务。 RDD默认为HashPartitioner 分区器，即使不指定分区器默认的就是。...自定义分区 上面说过，我们能使用spark 分区器的就有两种，HashPartitioner和RangePartitioner；很多时候根据业务的需求，需要自定义分区。
---- 键值对RDD数据分区器 Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数，RDD...但这里我们可以自行导入Hash分区器的类对其进行分区。...4）使用HashPartitioner对RDD进行重新分区 scala> val partitioned = pairs.partitionBy(new HashPartitioner(2)) partitioned...: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[4] at partitionBy at :27 5）查看重新分区后RDD的分区器...这个方法的实现非常重要，Spark 需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同，这样 Spark 才可以判断两个 RDD 的分区方式是否相同。
RDD 和键值对 RDD，本章不进行具体区分，先统一来看，下一章会对键值对 RDD 做专门说明。...需求2：统计每一个省份每一个小时点击 TOP3 广告的 ID ? 第3章 键值对 RDD 键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型。本章做特别讲解。...除了在基础 RDD 类中定义的操作之外，Spark 为包含键值对类型的 RDD 提供了一些专有的操作，在 PairRDDFunctions 专门进行了定义。...3.2 键值对 RDD 的行动操作 ?...) 2) 键类型: 指定 [K,V] 键值对中 K 的类型 3) 值类型: 指定 [K,V] 键值对中 V 的类型 4) 分区值: 指定由外部存储生成的 RDD 的 partition 数量的最小值
学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作 主要参考链接： 一、PySpark RDD 行动操作简介 二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.初始的示例rdd, 1....主要参考链接： 1.Apache spark python api 2.Spark Pair-RDD Actions with examples 一、PySpark RDD 行动操作简介 键值对...，肯定也适用于键值对RDD； 但是键值对RDD由于其组织形式的特殊性，也有其自己专属的一些转换操作。...就是键值对RDD，每个元素是一个键值对，键(key)为省份名，值(Value)为一个list 1.keys() 该函数返回键值对RDD中，所有键(key)组成的RDD pyspark.RDD.keys...的reduce操作类似，但是普通RDD的reduce是行动操作，键值对RDD的reduceByKey是转换操作！
foldByKey函数是PairRDD对V做合并处理，方法是这样的 ?...可以看到，第一个参数是zeroValue，这个就是用来对原始的V做合并操作的，后面的参数是一个JFunction操作。...对于key为"B"的结果就是("B", 5) 看代码： import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...对普通List的reduce操作 JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext...value进行计算，而不是对所有的value进行计算。
combineByKey是spark中一个核心的高级函数，其他多个键值对函数都是用它来实现的，如groupByKey，reduceByKey等等。 ? 这是combineByKey的方法。...对一个PairRDD做combineByKey操作的流程是这样： createCombiner[V, C] 将当前的值V作为参数，然后对其进行一些操作或者类型转换等，相当于进行一次map操作...我们需要做的就是对value的一系列转换。...第三步就是对第二步的结果进行合并，假设有另一个分区里，也有zhangsan的结果为{zhangsan:(30, 3)}.那么第三步就是将两个Tuple2分别相加。...JavaRDD originRDD = javaSparkContext.parallelize(data); //转为name->score的键值对
Shuffle的概念来自Hadoop的MapReduce计算过程。当对一个RDD的某个分区进行操作而无法精确知道依赖前一个RDD的哪个分区时，依赖关系变成了依赖前一个RDD的所有分区。...比如，几乎所有类型的RDD操作，都涉及按key对RDD成员进行重组，将具有相同key但分布在不同节点上的成员聚合到一个节点上，以便对它们的value进行操作。...这个重组的过程就是Shuffle操作。因为Shuffle操作会涉及数据的传输，所以成本特别高，而且过程复杂。 下面以reduceByKey为例来介绍。...在进行reduce操作之前，单词“Spark”可能分布在不同的机器节点上，此时需要先把它们汇聚到一个节点上，这个汇聚的过程就是Shuffle，下图所示。 ...因为Shuffle操作的结果其实是一次调度的Stage的结果，而一次Stage包含许多Task，缓存下来还是很划算的。Shuffle使用的本地磁盘目录由spark.local.dir属性项指定。
RDD的Transformation是指由一个RDD生成新RDD的过程，比如前面使用的flatMap、map、filter操作都返回一个新的RDD对象，类型是MapPartitionsRDD，它是RDD...RDD Transformation生成的RDD对象的依赖关系 除了RDD创建过程会生成新的RDD外，RDD Transformation也会生成新的RDD，并且设置与前一个RDD的依赖关系。...： private[spark] class MapPartitionsRDD[U: ClassTag, T: ClassTag]( prev: RDD[T], f: (TaskContext...在Spark中，RDD是有依赖关系的，这种依赖关系有两种类型。 窄依赖。依赖上级RDD的部分分区。 Shuffle依赖。依赖上级RDD的所有分区。 对应类的关系如下图所示。...如果依赖链条太长，那么通过计算来恢复的代价就太大了。所以，Spark又提供了一种叫检查点的机制。对于依赖链条太长的计算，对中间结果存一份快照，这样就不需要从头开始计算了。
RDD的Action是相对Transformation的另一种操作。...Transformation代表计算的中间过程，从一个RDD生成新的RDD；而Action代表计算的结束，一次Action调用之后，不再生成新的RDD，结果返回到Driver程序。...鉴于Action具有这样的特点，所以Action操作是不可以在RDD Transformation内部调用的。...比如，下面的调用是不允许的： rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x) Transformation只是建立计算关系，而Action才是实际的执行者。...比如在count的实现中，先提交Job去集群上运行，返回结果到Driver程序，然后调用sum方法获取数量： /** * 返回RDD中的元素数RDD */ def count(): Long = sc.runJob
我们要想对spark中RDD的分区进行一个简单的了解的话，就不免要先了解一下hdfs的前世今生。 众所周知，hdfs是一个非常不错的分布式文件系统，这是这么多年来大家有目共睹的。...接下来我们就介绍RDD，RDD是什么?弹性分布式数据集。 弹性:并不是指他可以动态扩展，而是血统容错机制。 分布式:顾名思义，RDD会在多个节点上存储，就和hdfs的分布式道理是一样的。...再spark读取hdfs的场景下，spark把hdfs的block读到内存就会抽象为spark的partition。...再spark计算末尾，一般会把数据做持久化到hive，hbase，hdfs等等。...那么该RDD保存在hdfs上就会有20个block，下一批次重新读取hdfs上的这些数据，RDD的partition个数就会变为20个。
对普通List的reduce操作 JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext...对普通List的reduce操作 JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext...对普通List的reduce操作 JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext...cogroup 这个是groupByKey的升级版，groupByKey是对一个RDD里key相同的value进行组合成一个集合。...cogroup则是对多个RDD里key相同的，合并成集合的集合，例如RDD1.cogroup(RDD2,RDD3,…RDDN), 可以得到(key,Iterable[value1],Iterable[value2
1：什么是Spark的RDD？？？...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。 d、一个Partitioner，即RDD的分片函数。...(otherDataset) 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD intersection(otherDataset) 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD distinct(...[numTasks])) 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD groupByKey([numTasks]) 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD reduceByKey...RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。
)(implicit arg0: ClassTag[W]): RDD[(K, V)] 类似于subtrac，删掉 RDD 中键与 other RDD 中的键相同的元素 join 函数定义 def join...[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] def join[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int): RDD[(...) 可以把RDD1,RDD2中的相同的key给连接起来，类似于sql中的join操作 leftOuterJoin def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)]): RDD...直接看图即可 对两个 RDD 进行连接操作，类似于sql中的左外连接 rightOuterJoin 对两个 RDD 进行连接操作，类似于sql中的右外连接，存在的话，value用的Some, 不存在用的...None,具体的看上面的图和下面的代码即可 代码示例 scala语言 scala> val rdd = sc.makeRDD(Array((1,2),(3,4),(3,6))) scala
RDD特性 为什么RDD能实现高效计算？ 高效的容错性。 分布式共享内存。键值存储、内存数据库等。为了实现容错必须在集群节点进行数据的复制，或者记录日志。...宽依赖：表现为一个父RDD的分区对应一个子分区 形成或者多个父RDD对应一个子RDD的分区，是一对一或者多对一的关系。 窄依赖：在这里就是一个父RDD对应多个子RDD 。 ?...假如我们在输入数据的时候，已经把数据进行了协同划分，比如我们在数据处理的时候进行的了根据键值分区，把属于多个父RDD的其中一个区的key落在了子RDD的一个分区里面，不产生在父RDD的一个分区落在子RDD...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。 阶段进行划分 1....Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。
1 Spark的RDD 提到Spark必说RDD，RDD是Spark的核心，如果没有对RDD的深入理解，是很难写好spark程序的，但是网上对RDD的解释一般都属于人云亦云、鹦鹉学舌，基本都没有加入自己的理解...本文基于Spark原创作者的论文，对Spark的核心概念RDD做一个初步的探讨，希望能帮助初学的球友们快速入门。...所在的服务器出故障，那么这个子任务自然在这台服务器无法继续执行，这时RDD所具有的“弹性”就派上了用场，它可以使这个失败的子任务在集群内进行迁移，从而保证整体任务(Job)对故障机器的平滑过渡。...这需要结合两个概念来理解，第一是spark中RDD 的transform操作，另一个是spark中得pipeline。首先看RDD的transform，来看论文中的一个transform图： ?...一个RDD的血统，就是如上图那样的一系列处理逻辑，spark会为每个RDD记录其血统，借用范伟的经典小品的桥段，spark知道每个RDD的子集是”怎么没的“（变形变没的）以及这个子集是 ”怎么来的“（变形变来的
按照正常程序员的套路来说，也是在洋洋洒洒之后撸玩代码之后，来个代码评审什么的(或许有)，后面才加上注释的，也是对RDD最为直接的解释。...后面部分告诉我们是RDD是spark中的抽象，代表一组不可变的，分区存储的，而且还可以被并行操作计算的集合。 ?...实际情况我们也好理解，我们在写程序的时候 可以看成是对一条数据进行操作，但是实际对应rdd的转换来说，是partition中的每一条数据都是需要转换的。 ?...最后一段注释其实是说spark调度的时候是基于这些rdd实现的方法去调度的，更具体一点就是spark调度的时候会帮我们划分stage和生成调度Graph，有需要的话也可以自己去实现rdd的。...Spark上面注释很详细，很值得对揣摩几次的。
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