RDD基本的转化操作（spark快速大数据分析）

最新推荐文章于 2024-03-24 12:11:10 发布
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本文介绍了在使用RDD进行并行处理时，如何通过调用parallelize()和makeRDD()方法来优化分区数量，从而提高后续处理效率。对于parallelize()方法，如果不指定分区数则采用系统默认；而对于makeRDD()方法，则会根据集合对象自动创建最优分区。

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RDD的基本RDD转化操作
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当调用parallelize()方法的时候，不指定分区数的时候，使用系统给出的分区数，而调用makeRDD()方法的时候，会为每个集合对象创建最佳分区，而这对后续的调用优化很有帮助。

SparkRDD数据数据读取：readTextFile和HadoopRDD
AI天才研究院
08-02 527
《SparkRDD数据读取：readTextFile和HadoopRDD》 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在大数据时代，数据的规模和复杂性都在不断增长。传统的数据处理方式已经无法满足现代应用的需求
深入理解Spark RDD——RDD信息对象
beliefer的博客
08-16 3314
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[scala-spark]10. RDD转换操作
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09-23 2490
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PySpark中RDD的转换操作(转换算子)
Wxh_bai的博客
04-11 1119
在PySpark中，转换操作（转换算子）返回的结果通常是一个RDD对象或DataFrame对象或迭代器对象，具体返回类型取决于转换操作（转换算子）的类型和参数。在PySpark中，RDD提供了多种转换操作（转换算子），用于对元素进行转换和操作。函数来判断转换操作（转换算子）的返回类型，并使用相应的方法来处理返回结果。如果需要确定转换操作（转换算子）的返回类型，可以使用Python内置的。类似地，对于一个DataFrame对象，可以使用以下代码来判断。例如，对于一个包含整数的RDD，可以使用以下代码来判断。
Spark系列三： 基本RDD----转化操作
zqzwzd的博客
03-21 331
Spark系列二： RDD编程 讲讲哪些转化操作和行动操作受任意数据类型对RDD支持：
Spark Core - RDD_Transfom_转换算子
959
11-29 564
RDD的算子:转换算子和行动算子 1.单value map,mapPar,mapParIndex,flatMap,glom,groupBy,filter,sample,distinct,coalesce,reparation,sortBy 1.map object Spark01_RDD_Operation_Transform { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("
Spark RDD 基本操作
最新发布
03-24 5万+
下面以例子的方式详细介绍Spark RDD的这两种操作涉及的函数。
Spark快速大数据分析——第四章键值对操作——两个Pair RDD的转化操作
01-07
键值对 两个Pair RDD 转化操作 val conf = new SparkConf().setMaster(local).setAppName(PairRDD) val sc = new SparkContext(conf) val lines = sc.parallelize(List((1, 2), (3, 4), (3, 6))) val lines_1 = ...
Spark快速大数据分析之RDD基础
数据分析与数据挖掘
08-04 2020
RDD基础 Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。 用户可以使用两种方法创建RDD：读取一个外部数据集，或在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合（比如list 和set）。 RDD支持两种类型的操作：转化操作和行动操
基于Spark的大数据挖掘技术的研究.pdf
07-14
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Spark快速大数据分析——读书笔记
超级帅的一个小伙子的博客
08-19 5084
——8.16开始整理 Spark快速大数据分析推荐序： 一套大数据解决方案通常包含多个组件，从存储、计算和网络硬件层，到数据处理引擎，再到利用改良的统计和计算算法、数据可视化来获得商业洞见的分析层，这其中数据处理引擎起到了十分重要的作用，毫不夸张的说数据处理引擎至于大数据就相当于CPU之于计算机spark起源： 2009年加州大学伯克利分校AMPlab 创立spark大数据处理和计算框架。不同
spark词频统计
qq_34082921的博客
04-08 6005
spark词频统计 **最开始进入spark文件目录bin下输入“./pyspark”,就进入python交互式命令行，如果出现下图，表示成功，会显示spark的图表和版本号，我的版本是3.1.2 ** 第一步、在尖括号右侧写代码sc是一种抽象接口，在pyspark中我们可以直接调用，不必写sc。sc.textFile(“输入自身文件地址”)获取文件数据。 lines = sc.textFile("输入自身文件地址") 第二步、得到数据后就需要分割数据,这里是按照空格分隔 lambda是python中的
Spark编程实战-词频统计
有一分热，发一分光。
05-18 6414
用SPARK API编程（可用SCALA或者JAVA），将三个文本分别加载为RDD（或DataFrame），然后综合统计三个文本中的各个单词数量总和。 文章目录 RDD 例题 spark-shell
Spark核心--RDD介绍
qq_71257020的博客
01-09 1221
rdd 弹性分布式数据集 是spark框架自己封装的数据类型，用来管理内存数据数据集：rdd数据的格式 类似Python中 []。hive中的 该结构[] 叫 数组rdd提供算子(方法) 方便开发人员进行调用计算数据在pysaprk中本质是定义一个rdd类型用来管理和计算内存数据分布式 ： rdd可以时使用多台机器的内存资源完成计算弹性： 可以通过分区将数据分成多份 2 3 4，每份数据对应一个task线程处理python 也有自己的数据类型 使用的是单机资源管理数据。
Spark学习笔记(一):pySpark RDD编程
weixin_41993767的博客
02-15 544
from pyspark import SparkContext,SparkConf #spark配置信息 注意实际工程中不会用硬编码 sc = SparkContext("local", "context") ''' RDD操作有两个方面: 1.transformations: map filter groupby... 2.actions: reduce count collect....
Spark——RDD操作详解
俺叫赵小邪的博客
11-22 9460
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详解 Spark RDD 的转换操作与行动操作
weixin_43958974的博客
01-07 5946
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Spark中RDD的常用操作（Python）
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RDD案例实战
kxr0502的博客
01-23 1281
本期内容： 1 map、filter、flatmap操作回顾 2 reduceByKey、groupByKey 3 join、cogroup 以上算子都是lazy的，count 、collect、saveAsTextFile等是action对于的算子 （1）map操作（将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的
Spark RDD编程实践：大数据分析与去重应用
"这份学习报告主要介绍了RDD编程在大数据处理中的初级实践，涵盖了Spark的RDD基本操作和键值对操作，以及如何使用RDD解决实际问题。报告中给出了三个具体的实验内容，包括pyspark交互式编程实现数据统计，编写独立...
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