duguwanglong的博客

1配置“Global Libraries”，将Scala SDK作为Global Library 2添加依赖的Jars，在“Project Structure”左侧选择“Modules”，单击“Dependencies”，并选择Spark所需要的Jar文件。 3选择和导入的所有Jar文件位于“External Libraries”目录下，同时可以检查所有的Jar文件是否正确。 ...

5-3.1 rdd.reduce通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据>>> from operator import add >>> sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]).reduce(add) 15 >>> sc.parallelize((2 for _ in range(10))).map(lambda x: 1).cache().reduce(add) 10 &gt

5-2.1 rdd.partitionBypartitionBy(numPartitions,partitionFunc=<function portable_hash>)作用：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partitionRDD和现有的partitionRDD是一致的话就不进行分区，否则会生成shuffleRDD，即会产生shuffle过程。>>> pairs = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 2, 4, 1]).map..

RDD支持多个Value来进行转换操作，即RDD支持多RDD的计算5-1.1 rdd.union(other RDD) 并集运算返回RDD与其他RDD的结合>>> rdd = sc.parallelize([1, 1, 2, 3]) >>> rdd.union(rdd).collect() [1, 1, 2, 3, 1, 1, 2, 3]5-1.2 rdd.subtract(other RDD) 差集运算返回自身不包括其他RDD的集合&gt

5.1 rdd.mapmap(f,preservesPartitioning=False)作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成>>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", "c"]) >>> sorted(rdd.map(lambda x: (x, 1)).collect())[('a', 1), ('b', 1), ('c', 1)]5.2 rdd.mapPartitions..

RDD是Spark应用开发过程中最为基本也是最为重要的一类数据结构，RDD被定义为只读、分区化的记录集合，更为通俗来讲，RDD是对原始数据的进一步封装，封装导致两个结果：第一个结果是数据访问权限被限制，数据只能被读，而无法被修改；第二个结果是数据操作功能被强化，使得数据能够实现分布式存储、并发处理、自动容错等诸多功能。Spark的整个计算过程都是围绕数据集RDD来进行。 4.1 ...

开发人员根据自己的需求，在main函数中调用Spark提供的数据操纵接口，利用集群来对数据执行并操作。Spark为开发人员提供了两类抽象接口。第一类抽象接口是弹性分布式数据集RDD，其是对数据集的抽象封装，开发人员可以通过RDD提供的开发接口来访问和操纵数据集合，而无需了解数据的存储介质（内存或磁盘）、文件系统（本地文件系统、HDFS或Tachyon）、存储结点（本地或远程结点）等诸多实现...

1.Spark 作为Spark生态系统的核心，Spark主要提供基于内存计算的功能，不仅包含Hadoop的计算模型MapReduce，还包含很多其他的API，如reduceByKey、groupByKey、foreach、join和filter等。Spark将数据抽象为RDD，有效地扩充了Spark编程模型，使Spark成为多面手，能让交互式查询、流处理、机器学习和图计算无缝交叉融合，极...