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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