Spark-RDD 键值对的操作（Scala版） =＞

最新推荐文章于 2024-04-21 14:28:25 发布
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#spark

博客主要介绍了Spark-RDD键值对的操作，采用Scala语言实现。Spark是大数据开发中常用的工具，RDD键值对操作在数据处理中十分重要，Scala版的实现为相关开发提供了具体的技术参考。
[scala-spark]11. RDD控制操作
沈春旭的博客
09-23 611
Spark可以将RDD持久化到内存或者磁盘，持久化到内存可以极大的提高迭代计算以及计算模型之间的数据共享，一般情况下，执行节点60%内存用于缓存数据，剩下40%用于运行任务。Spark使用persist、cache进行操作持久化，其中cache是persist的特例。 cache():RDD[T] persist():RDD[T] persist(level:StorageLevel):RD...
Spark 键值对RDD的操作
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-11 1667
Spark 键值对RDD的操作
[scala-spark]12. RDD行动操作
沈春旭的博客
09-23 987
first first返回RDD中的第一个元素，不排序。 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2) scala> rdd1.first res1: (String, String) = (A,1) count count返回RDD中的元素数量。 scala> var rdd1...
Spark中的键值对操作-scala
haijiege的专栏
07-05 2973
1.PairRDD介绍    Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为PairRDD。PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。例如，PairRDD提供了reduceByKey()方法，可以分别规约每个键对应的数据，还有join()方法，可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起，合并为一个RDD。2.创建Pair RDD    程序示例：...
Spark-RDD 键值对的操作（Scala版）
二哥为啥不像程序员？
07-14 2547
键值对RDD是Spark中许多操作所需要的常见数据类型。键值对RDD通常用来进行聚合运算，我们一般要先通过一些初始ETL（抽取，转化，装载）操作来将数据转化为键值对形式。 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作，这些RDD被称为PairRDD。 创建 pair RDD 很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回其由键值对数据组成的pair RDD，当需要把一个普通的RDD转化...
Spark大数据分析学习项目-基于Spark231和Scala211的分布式计算框架实践-包含RDD编程键值对操作数据读写集群部署性能调优SparkSQLSpar.zip
最新发布
08-04
在项目中，我们将学习如何利用RDD进行键值对操作，这是分布式计算中常用的一种数据处理模式。键值对操作允许我们将数据集中的元素组织成键值对的形式，进而执行诸如排序、聚合和连接等操作。掌握这些操作对于进行...
Spark-RDD-Scala 算子操作数据源分析
"data01.txt 是一个用于 Spark RDD Scala 算子操作的示例数据文件，包含多行数据，每行数据由四部分组成：姓名、技能领域、在该领域的评分（可能是技能掌握程度）和未知字段。数据涉及多个计算机科学和技术主题，如...
Spark---RDD的创建分类和基础操作算子详解
onthe_wing的博客
04-21 1261
转换算子(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。集合中的每一个元素，都要作用func匿名函数，返回0到多个新的元素，这些新的元素共同构成一个新的RDD。是一个one-to-many的操作。
spark-rdd-APi
12-14
- map(f:T=>U): 对RDD中的每个元素应用一个函数f，返回一个新的RDD。 - flatMap(f:T=>Iterable[U]): 类似于map，但是每个输入元素可以映射到0个或多个输出元素（所以函数的输出是一个迭代器），适用于UDTF（用户...
Scala spark 键值对的使用
zhangxinyu0827的博客
11-06 241
val aid_featureMapBC = sc.broadcast(***.map(x=> {       val aid=x._2._2       val feature=x._2._1       //val laid=x._1       (id,feature)     }).collectAsMap())    val vec1 = aid_featureMapBC.va...
scala 操作RDD的代码分析实例
10-18
该文档是本人对实时流数据分析的scala代码的详细解析，具有一定RDD了解，scala基础
Spark【RDD编程（三）键值对RDD的创建、转换操作】
功不唐捐，玉汝于成
09-05 2186
键值对RDD常用的键值对RDD转换操作
scala学习笔记-RDD操作
A3368268的博客
09-16 616
RDD操作大致分为转换操作和行动操作，由于spark的惰性机制，导致在遇到行动操作前是不会进行运算的， 直到遇到行动才做才出发运算。 转换操作： filter 过滤 map 转换函数 flatMap 与map类似，但是映射为0个或多个 groupByKey 返回key,iterable reduceByKey返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中的每个值是将每个key传递...
Spark 键值对RDD操作
hsg77的专栏
02-14 1531
Spark 键值对RDD操作 键值对的RDD操作与基本RDD操作一样，只是操作的元素由基本类型改为二元组。 概述 键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD，它是很多程序的构成要素，因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口。 创建 Spark中有许多中创建键值对RDD的方式，其中包括 1文件读取时直接返回键值对RDD 2通过List创建键值对RDD 在spark-shell...
[scala-spark]9. RDD创建操作
沈春旭的博客
09-23 1630
1.从集合创建RDD parallelize def parallelize[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism)(implicit arg0: ClassTag[T]): RDD[T] 目的：从一个Seq集合创建RDD 参数1：Seq集合，必须 参数2：分区数，默认为该Application分配到的资源的CPU核数 s...
Spark scala api（二）键值对操作
weixin_42521881的博客
03-06 374
创建Pair RDD 很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的pair RDD 当需要把一个普通RDD转化而pair RDD时，可以使用map函数 //使用第一个单词作为键创建pair RDD val pairs = lines.map(x => (x.split(" "))(0), x) Pair RDD的转化操作 Pair RDD也还是RDD，同样支持RDD所支持...
Scala——RDD创建，转换操作和行动操作
weixin_46880810的博客
10-06 1910
RDD val list = List(“i like hadoop”,“spark is fast”,“i like spark”) val rdd = sc.parallelize(list) val rdd1 = rdd.flatMap(line => line.split(" ")) val rdd2 = rdd1.map(line => (line,1)) val rdd3 = rdd2.reduceByKey((a,b) => a+b) rdd3.collect ...
Spark 基础及RDD基本操作
blackmmu的博客
08-09 746
Spark 基础及RDD基本操作spark的优势首先，Hadoop这项大数据处理技术大概已有十年历史，而且被看做是首选的大数据集合处理的解决方案。MapReduce是一路计算的优秀解决方案，不过对于需要多路计算和算法的用例来说，并非十分高效。数据处理流程中的每一步都需要一个Map阶段和一个Reduce阶段，而且如果要利用这一解决方案，需要将所有用例都转换成MapReduce模式。在下一步开始之前，上
spark编程基础--5.2键值对RDD
欢迎来到我的博客
12-09 526
键值对RDD的创建 常用的键值对转换操作 reduceByKey(func) groupByKey() keys values sortByKey() mapValues(func) join combineByKey reduceByKey(func) reduceByKey(func)的功能是，使用func函数合并具有相同键的值 groupByKey() 上面得到的wordCountsWithReduce和wordCountsWithGroup是完全一.
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