spark--transform算子--sample

Spark RDD中两种算子之一:常见Transformation算子小结 RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合,支持多来源,有容错机制,可以被缓存,支持并行操作,一个RDD代表多个分区里的数据集。 RDD有两种算子: 1.Transformation(转换):属于延迟Lazy计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住数据集的逻辑操作; 2.Action(执行):触发Spark作业运行,真正触发转换算子的计算; RDD中算子的运行过程: 输入... 阅读详情
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * Created by liupeng on 2017/6/16.
  */
object T_sample {
  System.setProperty("hadoop.home.dir","F:\\hadoop-2.6.5")

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("sample_test").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val rddData = sc.parallelize(1 to 1000, 1)

    //sample根据概率随机,第一个参数为True会出现重复的数,第二个参数表示随机数的比例,第三个参数表示随机的种子

    //采用固定的种子seed随机
    val result = rddData.sample(false, 0.005, 0)
      .collect()

    for (x <- result)
      {
        println(x)
      }

    //采用随机种子
    val result1 = rddData.sample(false, 0.005, scala.util.Random.nextInt(1000)).collect()
    for (x <- result1)
    {
      println(x)
    }
  }
}
运行结果:
192
795
826

5
340
963
Spark(4)RDD编程中的transformation算子和action算子使用与区别详解 前言 在上一篇文章中我们介绍了什么是RDD,以及RDD的属性、特征、依赖关系和缓存机制等等: Spark(3)架构原理、运行流程、RDD 那么,本文继续重点介绍一下RDD两类算子的使用。 一、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。经过一系列的transformations定义RDD之后,就可以调用actions触发RDD的计算,action可以是向应用程序返回结果(count, collect等),或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFil 阅读详情

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