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sCAlA rDD mAp

1.RDD介绍: RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合。在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化。 Spark中的RDD就是一...

rddData = sc.parallelize(map, partitonNum)

Scala: rdd.map { x => (x,1)} Java: rdd.mapToPair

Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作,然后为每一条输入返回一个对象;而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”。 map()是将函数用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD。 flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素...

def randomSplit(weights: Array[Double], seed: Long = Utils.random.nextLong): Array[RDD[T]] 该函数根据weights权重,将一个RDD切分成多个RDD。 该权重参数为一个Double数组 第二个参数为random的种子,基本可忽略。 scala> var rdd = sc.ma...

map 将一个RDD中的每个数据项,通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区与输出分区一对一,即:有多少个输入分区,就有多少个输出分区。 hadoop fs -cat /tmp/lxw1234/1.txthello worldhello sparkhello hive //读取HDFS文件到RDDscala>...

我是不是在QQ群里见过你啊?请自行看书,章节关键字主要是(不可变对象)(Scala集合库)另外,提问要说清楚问题

rdd.collect可以把所有元素取回本地成为一个数组,但是比较占内存

var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 5,2) //rdd1有两个分区 scala> var rdd3 = rdd1.mapPartitions{ x => { | var result = List[Int]() | var i = 0 | while(x.hasNext){ | i += x.next() | } | result.::(i).iterator | }} rdd3: org.apache.spark.rd...

如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[In...

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