Value类型 1 map(func) 1.作用: 返回一个新的 RDD, 该 RDD 是由原 RDD 的每个元素经过函数转换后的值而组成. 就是对 RDD 中的数据做转换. ? 2....被调用M次,一个函数一次处理所有分区。...", totalCores) // 2.对元素进行分区 // length: RDD 中数据的长度 numSlices: 分区数 def positions(length: Long, numSlices...mapPartitions()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原 RDD 中该分区的数据才能释放，可能导致 OOM。...repartition实际上是调用的coalesce，进行shuffle。
发送到 JVM 是比较耗时的，所以 pyspark 默认采用本地文件的方式，如果有安全方面的考虑，毕竟 dataset 会 pickle 之后存在本地，那么就需要考虑 spark.io.encryption.enabled...这个目录是调用了 Java 的方法来创建的临时目录。 通过 pyspark 代码的全局搜索，这个目录只有在 parallize() 和 boradcast() 方法会写到。...在使用过中，用户发现广播变量调用了 destroy() 方法之后还是无法删除本地的文件，但是本地 debug 倒是没有这个问题，用户在广播中使用了自定义的 Class 这点还有待确认，但是按照 pyspark...的源码来看是调用了 Python 的 os.unlink() 方法。...def parallelize(self, c, numSlices=None): """ Distribute a local Python collection to
(list01).cogroup(sc.parallelize(list02),sc.parallelize(list03)).foreach(println) // 输出：同一个 RDD 中的元素先按照...= 2 指定 aggregateByKey 父操作 parallelize 的分区数量为 2，其执行流程如下： 基于同样的执行流程，如果 numSlices = 1，则意味着只有输入一个分区，则其最后一步...决定的是输出 RDD 的分区数量，想要验证这个问题，可以对上面代码进行改写，使用 getNumPartitions 方法获取分区数量： sc.parallelize(list,numSlices =...、HDFS 或其它 Hadoop 支持的文件系统中。...Spark 将对每个元素调用 toString 方法，将元素转换为文本文件中的一行记录。
基于集合的创建 parallelize(seq, numSlices) 使用方式 通过parallelize创建RDD, 可以将driver端的集合创建为RDD。...: Array[Partition] = { // RDD调用slice方法 val slices = ParallelCollectionRDD.slice(data, numSlices)....实质是使用ParallelCollectionRDD.slice将数组中的数据进行切分，并分配到各个分区中。...makeRDD 实质是调用parallelize(seq, numSlices)算子。...3.如果指定分区数量大于等于2，则默认分区数量为指定值，生成实际分区数量规则任然同2中的规则一致。 总之：文件总大小除以分区数，大于分块大小，则与分块大小相关，否则以得到的商相关。
RDD默认分区规则 分析默认分区数源码过程 查看makeRDD源码，发现调用了parallelize方法，使用了从外面传进来的numSlices，如果创建rdd的时候没有指定默认分区数目，那么默认值为defaultParallelism...-20210414235531039 再次查看实现了defaultParallelism的子类，发现如下信息： image-20210414235634949 我们用的是本地Local模式进行测试，应该调用的是...()获取当前CPU可用核数并赋值给totalCores，local[1-9]会取1-9的值并赋值给totalCores： image-20210415000707314 分析默认分区规则源码过程 基于上面的基础...，前闭后开 举个简单例子，假设有一个集合List(1, 2, 3, 4)，有3个分区， 那么分区和数据如下： 分区0：[0, 1) 1 分区1：[1, 2) 2 分区2：[2, 4) 3 4 总结 当从集合中创建...16位的字节被第二片已经读掉了，导致第三片只是读到了p i u 第三片：12 + 6，p i u 第四片：18 + 2，空 用程序打个断点看我们分析的是否正确： image-20210415100354216
数据输入：通过 SparkContext 对象读取数据数据计算：将读取的数据转换为 RDD 对象，并调用 RDD 的成员方法进行迭代计算数据输出：通过 RDD 对象的相关方法将结果输出到列表、元组、字典...要使用 PySpark 库完成数据处理，首先需要构建一个执行环境的入口对象，该对象是 SparkContext 类的实例。创建 SparkContext 对象后，便可开始进行数据处理和分析。...②Python数据容器转RDD对象在 PySpark 中，可以通过 SparkContext 对象的 parallelize 方法将 list、tuple、set、dict 和 str 转换为 RDD...方法签名：SparkContext.parallelize(collection, numSlices=None)参数collection: 可以是任何可迭代的数据结构（例如list、tuple、set...参数为1，数据集划分为一个切片rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5], numSlices=1)# 准备RDD2，传入numSlices参数为1，数据集划分为一个切片
filter 算子： filter(f:T=>Bool) : RDD[T]=>RDD[T]，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，只保留 f 返回为 true 的数据，组成新的 RDD。 ...注意: repartition底层调用coalesce(numPartitions, shuffle=true) 2）、减少分区函数 函数名称：coalesce，shuffle参数默认为false,不会产生...Shuffle，默认只能减少分区 比如RDD的分区数目为10个分区，此时调用rdd.coalesce(12)，不会对RDD进行任何操作 3）、调整分区函数 在PairRDDFunctions中partitionBy...，通过并行方式创建RDD val datas = 1 to 10 val datasRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(datas, numSlices =...groupByKey函数：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的函数，将相同key的值聚合到一起。
SparkContext提供的其他功能 生成RDD 在文章#0中，我们提到了生成RDD的两种方法，一是对内存中存在的数据执行并行化（Parallelize）操作，二是从外部存储中的数据源读取。...这两类方法都在SparkContext中。以下是parallelize()方法的代码。...特征AccumulatorParam则用于封装累加器对应的数据类型及累加操作，在后面的文章中也会阅读到与累加器相关的源码。...setActiveContext()方法 与上面的方法相对，它是在SparkContext主构造方法的结尾处调用的，将当前的SparkContext标记为已激活。...这样，我们就对SparkContext有了相对全面的了解。 接下来，我们会选择几个SparkContext组件初始化逻辑中涉及到的重要组件，对它们的实现机制加以分析。
弹性：RDD是有弹性的，意思就是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了，数据集依然可以被重建出来； 分布式：RDD是分布式的，RDD中的数据被分到至少一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中...比如说，spark现在是一个已经被创建的SparkSession对象，然后调用read方法，spark.read就是一个DataFrameReader对象，然后就调用该对象(DataFrameReader...C.通过编程创建RDD sc.parallelize(c, numSlices=None) parallelize()方法要求列表已经创建好，并作为c参数传入。...参数numSlices指定了所需创建的分区数量。...4.RDD持久化与重用 RDD主要创建和存在于执行器的内存中。默认情况下，RDD是易逝对象，仅在需要的时候存在。 在它们被转化为新的RDD，并不被其他操作所依赖后，这些RDD就会被删除。
map(func) map用于遍历rdd中的每个元素，可以针对每个元素做操作处理: scala> var data = sc.parallelize(1 to 9,3) //内容为 Array[Int]...第一个参数withReplacement代表是否进行替换，如果选true，上面的例子中，会出现重复的数据 第二个参数fraction 表示随机的比例 第三个参数seed 表示随机的种子 //创建数据 var...相当于sql中的按照key做连接。...分区的元素将会被当做输入，脚本的输出则被当做返回的RDD值。...下面的例子中，由于看不到分区里面的数据。可以通过设置分区个数为1，看到排序的效果。
用户也可以自己选择在经常重用的rdd进行数据落地，放置丢失后重做。 rdd的特性总结： 显式抽象。将运算中的数据集进行显式抽象，定义了其接口和属性。...def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T] = withScope...spark.sparkContext.textFile("hdfs://user/local/admin.text") 中textFile是读取hdfs文件的方法。其中会调用HadoopRDD。...RDD的依赖关系可以分为宽依赖和窄依赖两种。 窄依赖：父RDD的每一个分区都只被一个子RDD的一个分区依赖。即是一对一的过程，当然也可以是多对一的过程（coalesce() 缩减分区数量）。...窄依赖的RDD直接可以直接归结为一个pipeline, 分区内的计算可以发生在一台机器上，多个分区可以并发的执行，上一个rdd的分区计算完成后，将结果缓存在内存中，子RDD可以直接使用。
如何将数据封装到RDD集合中，主要有两种方式：并行化本地集合（Driver Program中）和引用加载外部存储系统（如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Elasticsearch等）数据集...{SparkConf, SparkContext} /** * Spark 采用并行化的方式构建Scala集合Seq中的数据为RDD * - 将Scala集合转换为RDD * sc.parallelize...): RDD[T] */ val inputRDD: RDD[String] = sc.parallelize(linesSeq, numSlices = 2) ...//val inputRDD: RDD[String] = sc.makeRDD(linesSeq, numSlices = 2) // 3、调用集合RDD中函数处理分析数据...words.txt",2) println(s"Partitions Number : ${inputRDD.getNumPartitions}") // 2、调用集合
注意： 一旦SparkConf对象被传递给Spark，它就被复制并且不能被其他人修改。 contains(key) 配置中是否包含一个指定键。...与上面的类相似。...parallelize(c, numSlices=None) 分配一个本Python集合构成一个RDD。如果输入代表了一个性能范围，建议使用xrange。...True，那么那么取消job将在执行线程中调用Thread.interrupt()。...，这是一篇汇总性质的文章主要便于以后使用时知道具体类中的方法调用为刚刚接触Spark和我差不多人提供参考。
假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。...返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。...1.作用：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。...2.repartition实际上是调用的coalesce，进行shuffle。...[0] at parallelize at :24 （2）统计该RDD的条数 scala> rdd.count res1: Long = 10 7、 first()案例 1.作用：返回RDD中的第一个元素
，有三个参数 // 第一个_：指定TaskContext // 第二个_：指定TaskContext // iter：当前分区的迭代器（内容如下）；然后调用scala中的map而不是...---- mapPartitions 与 map 的区别： map里面的函数是针对分区里面的每个元素进行计算，mapPartitions里面的函数是针对每个分区的所有数据的迭代器进行计算 map里面的函数是计算一个元素返回一个结果...,所以map生成的新的RDD里面的元素个数 = 原来RDD元素个数 mapPartitions里面的函数是计算一个分区的所有数据的迭代器然后返回一个新的迭代器,所以mapPartitions生成的新的...当某个RDD调用filter方法时，会对该RDD中每一个元素应用f函数，如果返回值类型为true，则该元素会被添加到新的RDD中。...合并成两个分区，并查看合并分区后的数据情况 //合并成两个分区 val value: RDD[Int] = rdd1.coalesce(2) println(s"分区数${value.getNumPartitions
4.2.1 集合（数组）创建RDD 通过并行集合（数组）创建RDD，主要是调用SparkContext的parallelize方法，在Driver（驱动程序）中一个已经存在的集合（数组）上创建，SparkContext...可以复制集合的对象创建一个支持并行操作的分布式数据集（ParallelCollectionRDD）。一旦该RDD创建完成，分布数据集可以支持并行操作，比如在该集合上调用Reduce将数组的元素相加。...parallelize方法的定义如下： def parallelize[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T] 其中，第一个参数为对象集合...当然，也可以通过parallelize方法的第二个参数进行手动设置（如sc.parallelize(data, 10)），可以为集群中的每个CPU分配2～4个slices（也就是每个CPU分配2～4个Task...注意 如果使用本地文件系统中的路径，那么该文件在工作节点必须可以被相同的路径访问。这可以通过将文件复制到所有的工作节点或使用网络挂载的共享文件系统实现。
第2章 RDD 编程 2.1 RDD 编程模型 在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。...seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T] = withScope { parallelize(seq, numSlices...一致；而第二种实现可以为数据提供位置信息，而除此之外的实现和 parallelize 函数也是一致的，如下： def parallelize[T: ClassTag](seq: Seq[T], numSlices...假设有 N 个元素，有 M 个分区，那么 map 的函数的将被调用 N 次，而 mapPartitions 被调用 M 次,一个函数一次处理所有分区。...但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。...注意: ---- 有放回时，fraction可以大于1，代表元素被抽到的次数 无放回时，fraction代表元素被抽到的概率(0-1) ---- 2.需求：创建一个RDD(1-10)，从中选择放回和不放回抽样...2.repartition实际上是调用的coalesce，默认是进行shuffle的。...，去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来。...上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的RDD。
整合 Hive 在 Spark 中使用 Hive，需要将 Hive 的依赖库添加到 Spark 的类路径中。在 Java 代码中，可以使用 SparkConf 对象来设置 Spark 应用程序的配置。....getOrCreate(); spark.sql("SELECT * FROM mytable").show(); spark.stop(); } } 在上面的代码中...parallelize` 方法接受一个集合作为输入参数，并根据指定的并行度创建一个新的 RDD。...语法： // data表示要转换为 RDD 的本地集合 // numSlices表示 RDD 的分区数，通常等于集群中可用的 CPU 核心数量。...val rdd = sc.parallelize(data, numSlices) 将一个包含整数值的本地数组转换为RDD： import org.apache.spark.
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