SparkContext的parallelize 后数据就可以并行操作了

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#spark #分布式 #big data

本文详细介绍了SparkContext中parallelize函数的使用方法及其参数设置。parallelize是Spark中用于创建RDD的重要方法之一,通过该方法可以将集合数据并行化处理,从而实现高效的数据处理流程。
spark算子-parallelize算子
m0_37817767的博客
07-13 1268
spark算子-parallelize算子
Spark：RDD数据分区数量总结(并行化集合parallelize与外部数据集textFile)
Jodness' Blogs
07-27 3263
目录 1、创建RDD 2、RDD分区有关操作 2.1、查看分区方式 2.2、查看分区数 2.3、查看不同分区内的数据 2.4、重新分区 2.5、设置分区数 3、分区数 3.1、并行化集合 3.2、外部数据集textFile 4、新版API中FileInputFormat的分片 1、创建RDD Spark提供了两种方式创建RDD： 读取外部数据集，如SparkContex...
SparkContext的parallelize的参数
caoli98033的专栏
12-06 2万+
在一个Spark程序的开始部分，有好多是用sparkContext的parallelize制作RDD的，是ParallelCollectionRDD，创建一个并行集合。 例如sc.parallelize(0 until numMappers, numMappers) 创建并行集合的一个重要参数，是slices的数目（例子中是numMappers），它指定了将数据集切分为几份。 在集群模式中，
Spark算子
JasonChen3318的博客
05-07 695
1.parallelize 1.解释 - 并行集合的创建（RDD） 使用已经存在的迭代器或者集合通过调用spark驱动程序提供的parallelize函数来创建并行集合 - 并行集合被创建用来在分布式集群上并行计算的。 2.例子 data = [1, 2, 3, 4, 5] distData = sc.parallelize(data) 一旦创建RDD，RDD，就可以在集群上并行的去被操作。我...
使用sparkContext.parallelize创建RDD
qq_33465047的博客
05-24 1573
使用sparkContext.parallelize创建RDD If you are using scala, get SparkContext object from SparkSession and use sparkContext.parallelize() to create rdd, this function also has another signature which additionally takes integer argument to specifies the number
请解释以下代码：spark.sparkContext.parallelize(pageIdIndexPairs).foreach(process_page)
07-15
1. `parallelize(pageIdIndexPairs)`: 这里使用`sparkContext`的`parallelize`方法将`pageIdIndexPairs`转换为一个RDD。RDD是Spark中的一个核心数据结构，它代表了一个分布式的、不可变的数据集。 2. `foreach...
Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）
朝花&夕拾
06-25 1183
RDD 基本简介(上)
7、Spark Core：SparkContext与RDD详解
g5h6i7j的博客
10-10 16
本文详细介绍了Spark Core中的两个核心概念：SparkContext和RDD。SparkContext是应用程序与Spark集群交互的入口，负责连接集群资源并创建关键对象；RDD（弹性分布式数据集）则是Spark的主要数据抽象，具有不可变、分区、容错和内存计算等特性。文章深入讲解了RDD的创建方式（如parallelize、textFile）、常用转换操作（如map、filter、reduceByKey）和动作操作（如collect、count），并通过示例代码和mermaid流程图展示了操作间的依
数据管理系统 并行处理
最新发布
12-05
- 引用[3]：大规模异构数据并行处理系统的设计，提到NoSQL系统如MongoDB、HBase等。 - 引用[4]：MATLAB在大数据处理中的应用，涉及内存管理和并行计算优化。 用户说这些引用仅供参考，我需要参考用户上一次的问题...
SparkContext的parallelize的参数作用以及MapValues
wzw199504的博客
06-13 6761
1、sparkContext的parallelize制作RDD的，是ParallelCollectionRDD，创建一个并行集合 2、val rdd = sc.parallelize(1 to 10) //创建RDD 例如sc.parallelize(0 until numMappers, numMappers) 创建并行集合的一个重要参数，是slices的数目（例子中是numMappers
spark中rdd分区源码分析——parallelize()创建rdd时的分区分析
youmianzhou的博客
11-15 1997
spark很让人迷惑的问题就是分区了。 1.spark可以分成两代，第一代是rdd，主要是用来分析日志文件比较多，rdd里面就涉及到了分区的概念，spark是怎么去执行一个程序的。到了第二代，sparksql，已经没有需要个人自己去分区了，更多是操纵表，写sql。 2.spark分区原则： (1)rdd分区的原则是尽量利用集群中的cpu数量，比如一个wordcount任务，一开始根据整个集群中cpu的个数，分成的份数尽量等于cpu核数，就可以充分利用cpu的资源。 (2)rdd在有两种创建方法，分别是par
Spark RDD算子(一) parallelize、textFile
timicai的博客
11-10 2807
RDD创建算子一、parallelize二、textFile 一、parallelize 调用SparkContext 的 parallelize()，将一个存在的集合，变成一个RDD，这种方式试用于学习spark和做一些spark的测试 scala版本 scala的parallelize有两个参数，第一个是一个Seq集合，第二个是分区数，如果没有则会是默认分区数 scala版本可以选择makeRDD替换parallelize，java版本则没有 val rdd = sc.parallelize(List(
spark使用parallelize方法创建RDD
热门推荐
nanruoanhao的专栏
11-09 5万+
通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建的（一个Seq对象）。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。 [python] view plaincopy data = [1, 2, 3, 4, 5]   distData = sc.parallelize(data)
spark RDD算子（一）parallelize，makeRDD，textFile
qq_40333693的博客
11-11 476
一、parallelize，makeRDD，textFile 1.parallelize 调用SparkContext的parallelize()，将一个存在的集合，变成一个RDD，这种方式适用于学习spark和做一些spark的测试 scala版本 def parallelize[T](seq:Seq[T],numSlices: Int = defaultParallelism)(implicit arg0: ClassTag[T]: RDD[T]) 第一个参数一是一个Seq集合 第二个参数是分区数 返
spark常用RDD算子 - parallelize，makeRDD，textFile
小哇
07-25 1296
parallelize 调用SparkContext 或 JavaSparkContext的 parallelize()，将一个存在的集合，变成一个RDD或JavaRDD 代码示例: 参数1:集合 参数2:分区的个数 JavaRDD<Integer> parallelize = javaSparkContext.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9),3); makeRDD 只有scala版本的才有makeRDD ，如 sc...
spark算子汇总
weixin_43641478的博客
07-17 1513
spark算子汇总 Spark的算子的分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 2）Action 行动算子：这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。 Action 算子会触发 Spark 提
Spark低级API笔记
书忆江南的IT博客
03-20 857
一、RDD 1. 在绝大部分场景下，用户都应该尽量使用DataFrame等结构化API，只有当这类高级API无法解决遇到的业务或工程问题的时候，才需要使用Spark的低级API，例如弹性分布式数据集（RDD）、SparkContext和分布式共享变量（例如累加器和广播变量）。下列三种场景，通常需使用到低级API： （1）当在高级API中找不到所需的功能时，例如要对集群中数据的物理放置进行非常严...
spark方法
x11__111的博客
05-16 1001
Spark是一个开源的、大规模的、快速的数据处理引擎，专为大规模数据处理而设计。它提供了一个统一的编程模型来处理批处理、交互式查询、实时流处理和图计算等多种类型的数据处理任务。Scala源自Java，构建在JVM之上，与Java兼容、互通。Scala的优势：1.多范式编程：(1)面向对象编程：每个值都是对象；对象的数据类型和行为由类(Class)和特征(Trait，类似于interface)描述；利用特征实现混入式多重继承。(2)函数式编程:每个函数都是一个值；
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