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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

{} ；seqOp: (U,T)=> U，seq操作符，描述如何将T合并入U，比如如何将item合并到列表 ；combOp: (U,U) =>U，comb操作符，描述如果合并两个U，比如合并两个列表 ；...(path) 把数据集中的元素写到一个文本文件，Spark会对每个元素调用toString方法来把每个元素存成文本文件的一行。...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。...5. map与flatmap比较 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。

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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

{} ；seqOp: (U,T)=> U，seq操作符，描述如何将T合并入U，比如如何将item合并到列表 ；combOp: (U,U) =>U，comb操作符，描述如果合并两个U，比如合并两个列表 ；...pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...对两个RDD进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 3.2 Action操作 Action Meaning countByKey...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。...5. map与flatmap比较 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。

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    键值对操作

    键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。 1....reduceByKey() 会为数据集中的每个键进行并行的归约操作,每个归约操作会将键相同的值合并起来。它会返回一个由各键和对应键归约出来的结果值组成的新的 RDD。...如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键,它会使用mergeValue() 方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。 由于每个分区都是独立处理的,因此对于同一个键可以有多个累加器。...默认情况下,连接操作会将两个数据集中的所有键的哈希值都求出来,将该哈希值相同的记录通过网络传到同一台机器上,然后在那台机器上对所有键相同的记录进行连接操作(见图 4-4)。...算法会维护两个数据集:一个由(pageID, linkList) 的元素组成,包含每个页面的相邻页面的列表;另一个由 (pageID, rank) 元素组成,包含每个页面的当前排序权值。

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    深入理解XGBoost：分布式实现

    任何原始RDD中的元素在新的RDD中有且只有一个元素与之对应。 flatMap：与map类似，原始RDD中的元素通过函数生成新的元素，并将生成的RDD的每个集合中的元素合并为一个集合。...mapPartitions：获取每个分区的迭代器，在函数中对整个迭代器的元素（即整个分区的元素）进行操作。 union：将两个RDD合并，合并后不进行去重操作，保留所有元素。...下面对常用的行动操作进行介绍。 foreach：对RDD中每个元素都调用用户自定义函数操作，返回Unit。 collect：对于分布式RDD，返回一个scala中的Array数组。...select（cols:Column*）：选取满足表达式的列，返回一个新的DataFrame。其中，cols为列名或表达式的列表。...以下示例将结构化数据保存在JSON文件中，并通过Spark的API解析为DataFrame，并以两行Scala代码来训练XGBoost模型。

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    Spark算子官方文档整理收录大全持续更新【Update2023624】

    在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类，在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。...(8) glom 返回通过将每个分区内的所有元素合并到数组中而创建的 RDD。 (9) distinct([numPartitions])) 返回一个新的 RDD，其中包含该 RDD 中的去重元素。...(5) foldByKey 使用一个关联函数和一个中性的 “零值”，将每个键的值合并在一起。...中性的 “零值” 可以被添加到结果中任意次数，且不改变结果（例如，列表连接中的 Nil，加法中的 0，或乘法中的 1）。...Spark将对每个元素调用toString方法，将其转换为文件中的一行文本。 (8) countByKey() 仅适用于类型为（K，V）的RDD。

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    大数据技术之_27_电商平台数据分析项目_02_预备知识 + Scala + Spark Core + Spark SQL + Spark Streaming + Java 对象池

    zipWithIndex 方法返回对偶的列表，其中每个对偶中第二个组成部分是每个元素的下标。...默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个 task 中，此时每个 task 只能操作自己的那份变量副本。...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。RDD 具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。...开窗用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。   ...1.首先，要定义一个 state，可以是任意的数据类型。   2.其次，要定义 state 更新函数 -- 指定一个函数如何使用之前的 state 和新值来更新 state。

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    Spark RDD编程指南

    前言 在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。...用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。 Spark 中的第二个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...Spark 支持两种类型的共享变量：广播变量，可用于在所有节点的内存中缓存一个值，以及累加器，它们是仅“添加”到的变量，例如计数器和总和。...与Spark建立连接 Spark 3.2.1 的构建和分发默认与 Scala 2.12 一起使用。 （Spark 也可以与其他版本的 Scala 一起使用。）...例如，这里是如何创建一个包含数字 1 到 5 的并行化集合： val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) 创建后

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    Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析

    然后，它创建了一个 SparkContext 对象，用来连接到 Spark 集群。 接下来，程序创建了一个包含两个字符串的列表，并使用 parallelize 方法将其转换为一个 RDD。...最后，程序使用 reduceByKey 方法将具有相同键的键值对进行合并，并对它们的值进行求和。最终结果是一个包含每个单词及其出现次数的 RDD。...下面是一些常见的转换操作： 转换操作 描述 map 将函数应用于 RDD 中的每个元素，并返回一个新的 RDD filter 返回一个新的 RDD，其中包含满足给定谓词的元素 flatMap 将函数应用于...RDD 中的每个元素，并将返回的迭代器展平为一个新的 RDD union 返回一个新的 RDD，其中包含两个 RDD 的元素 distinct 返回一个新的 RDD，其中包含原始 RDD 中不同的元素...DataFrame DataFrame 是 Spark 中用于处理结构化数据的一种数据结构。它类似于关系数据库中的表，具有行和列。每一列都有一个名称和一个类型，每一行都是一条记录。

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    Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析

    然后，它创建了一个 SparkContext 对象，用来连接到 Spark 集群。接下来，程序创建了一个包含两个字符串的列表，并使用 parallelize 方法将其转换为一个 RDD。...最后，程序使用 reduceByKey 方法将具有相同键的键值对进行合并，并对它们的值进行求和。最终结果是一个包含每个单词及其出现次数的 RDD。...，并返回一个新的 RDD filter 返回一个新的 RDD，其中包含满足给定谓词的元素 flatMap 将函数应用于 RDD 中的每个元素...，并将返回的迭代器展平为一个新的 RDDunion 返回一个新的 RDD，其中包含两个 RDD 的元素 distinct 返回一个新的 RDD，其中包含原始...DataFrameDataFrame 是 Spark 中用于处理结构化数据的一种数据结构。它类似于关系数据库中的表，具有行和列。每一列都有一个名称和一个类型，每一行都是一条记录。

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - GraphX Programming Guide | ApacheCN

    在高层次上， GraphX 通过引入一个新的图形抽象来扩展 Spark RDD ：一种具有附加到每个顶点和边缘的属性的定向多重图形。...通过生成具有所需更改的新图形来完成对图表的值或结构的更改。请注意，原始图形的大部分（即，未受影响的结构，属性和索引）在新图表中重复使用，可降低此内在功能数据结构的成本。...在许多数值应用中，可以将平行边缘（它们的权重组合）合并成单个边缘，从而减小图形的大小。 Join 运算符 在许多情况下，有必要使用图形连接来自外部收集（ RDD ）的数据。...RDD 中没有匹配值的顶点保留其原始值。 请注意，如果 RDD 包含给定顶点的多个值，则只能使用一个值。...许多迭代图表算法（例如：网页级别，最短路径，以及连接成分）相邻顶点（例如：电流值的 PageRank ，最短到源路径，和最小可达顶点 ID ）的重复聚合性质。

    3.1K91

    4.3 RDD操作

    在这种情况下，Spark将会在集群中保留这个RDD，以便其他Job可以更快地访问，另外，Spark也支持持久化RDD到磁盘中，或者复制RDD到各个节点。...表4-2 基础转换操作 [插图] （续） [插图] 2.键-值转换操作 尽管大多数Spark操作都基于包含各种类型对象的RDD，但是一小部分特殊的却只能在键-值对形式的RDD上执行。...在Scala中，只要在程序中导入org.apache.spark.SparkContext，就能使用Spark的隐式转换，这些操作就可用于包含二元组对象的RDD（Scala中的内建元组，可通过（a，b）...顺便说一句，进行分组的groupByKey不进行本地合并，而进行聚合的reduceByKey会在本地对每个分区的数据合并后再做Shuffle，效率比groupByKey高得多。...), (c,2)) 表4-3列出了常用的健-值转换。

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

    该页面所有例子使用的示例数据都包含在 Spark 的发布中, 并且可以使用 spark-shell, pyspark shell, 或者 sparkR shell来运行....从原始的 RDD 创建 RDD 的 Row（行）; Step 1 被创建后, 创建 Schema 表示一个 StructType 匹配 RDD 中的 Row（行）的结构....通过 SparkSession 提供的 createDataFrame 方法应用 Schema 到 RDD 的 RowS（行）....在 partitioned table （分区表）中, 数据通常存储在不同的目录中, partitioning column values encoded （分区列值编码）在每个 partition directory...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。

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    1.4　弹性分布式数据集

    通过这些信息可以支持更复杂的算法或优化。 1）分区列表：通过分区列表可以找到一个RDD中包含的所有分区及其所在地址。...2）计算每个分片的函数：通过函数可以对每个数据块进行RDD需要进行的用户自定义函数运算。 3）对父RDD的依赖列表：为了能够回溯到父RDD，为容错等提供支持。...·输入：在Spark程序运行中，数据从外部数据空间（例如，HDFS、Scala集合或数据）输入到Spark，数据就进入了Spark运行时数据空间，会转化为Spark中的数据块，通过BlockManager...·输出：程序运行结束数据会输出Spark运行时空间，存储到分布式存储中（如saveAsTextFile输出到HDFS）或Scala数据或集合中（collect输出到Scala集合，count返回Scala...（2）flatMap 将原来RDD中的每个元素通过函数f转换为新的元素，并将生成的RDD的每个集合中的元素合并为一个集合，内部创建FlatMappedRDD（this，sc.clean（f））。

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    【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

    对象来告诉Spark如何连接一个集群。...这点可以通过将这个文件拷贝到所有worker上或者使用网络挂载的共享文件系统来解决。 包括textFile在内的所有基于文件的Spark读入方法，都支持将文件夹、压缩文件、包含通配符的路径作为参数。...): return rdd.map(self.func) 在这里，如果我们创建了一个新的MyClass对象，然后对它调用doStuff方法，map会用到这个对象中func方法的引用，所以整个对象都需要传递到集群中...（见下文）或与外部存储交互等 RDD持久化 Spark的一个重要功能就是在将数据集持久化（或缓存）到内存中以便在多个操作中重复使用。...，Spark提供了保证，每个任务中对累加器的更新操作都只会被运行一次。

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    大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析+ RDD 概念 + RDD 编程 + 键值对 RDD + 数据读取与保存主要方式 + RDD 编程进阶 + Spark Cor

    支持丰富的转换操作(如 map, join, filter, groupby 等)，通过这种转换操作，新的 RDD 则包含了如何从其他 RDDs 衍生所必需的信息，所以说 RDDs 之间是有依赖关系的...在 kv 对的 RDD 中，按 key 将 value 进行分组合并，合并时，将初始值和每个 value 作为 seq 函数的参数，进行对应的计算，返回的结果作为一个新的 kv 对，然后再将结果按照 key...每个键相应的值是由一个源 RDD 中的值与一个包含第二个 RDD 的值的 Option(在 Java 中为 Optional)对象组成的二元组。   ...默认情况下，连接操作会将两个数据集中的所有键的哈希值都求出来，将该哈希值相同的记录通过网络传到同一台机器上，然后在那台机器上对所有键相同的记录进行连接操作。...Spark 通过 saveAsTextFile() 进行文本文件的输出，该方法接收一个路径，并将 RDD 中的内容都输入到路径对应的文件中。

    2.5K31

    BigData--大数据分析引擎Spark

    Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。 Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。...中，，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine...参数描述： （1）zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值； （2）seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value； （3）combOp：函数用于合并每个分区中的结果...，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并 （3）mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的， 因此对于同一个键可以有多个累加器。...五、累加器 累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本

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    Apache spark 的一些浅见。

    二、求文件中包含"包租婆"的行数 从一个总计100行的文件中找出所有包含“包租婆”的行数，我们不用太动脑筋就有一个算法： 读一行，判断这一行有“包租婆”吗？如果有，全局变量count加1。...结果是获得一个新的 数组，比如在这里，将得到[2,4,6,8]。 这个例子也说明了集合操作的两个要素： 1.对集合的每个记录执行相同的操作 在map方法执行中，每个数组成员都被转换为原始值的2倍。...对数据集进行map操作 指定行为：如果一行原始记录包含“包租婆”，该行记录映射为新值1，否则映射为新值0 。 对map后的数据集进行collect操作，获得合并的结果。...上面的map操作，和前面JavaScript数组的map方法类似，将原始记录映射为新的记录，并返回一个新的RDD。 collect操作提取RDD中的全部数据到本地。 魔术发生在RDD上。...collect() : 返回RDD中的所有记录 count() : 返回RDD中的记录总数 对spark中Scala语言快速扫盲、交互分析、RDD动作、RDD变换的介绍如下： http://www.hubwiz.com

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    干货分享 | 史上最全Spark高级RDD函数讲解

    本列中，将单词中第一个字母作为key,然后Spark将该单词记录保持为RDD的value： val KeyByWord = word.keyBy(word => word.toLowerCase.toSeq...countByKey 可以计算每个key对应的数据项的数量，并将结果写入到本地Map中，你还可以近似的执行操作，在Scala 中指定超时时间和置信度。...RDD的链接与结构化API中的连接有很多相同之处，他们都遵循相同的基本格式，包括执行了操作的两个RDD，以及输出分区数或自定义分区函数。.../data/all") val rdd=df.coalesce(10).rdd Spark有两个内置的分区器，你可以在RDD API中调用，他们适用于离散值划分的HashPartitioner...Spark为Twitter chill库中AllScalaRegistrar函数的许多常用核心Scala类自动使用了Kryo序列化。

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    PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

    我们将在10到1000之间创建一个包含2000万个随机数的列表，并对大于200的数字进行计数。...回想一下我们在上面看到的例子。我们要求Spark过滤大于200的数字——这本质上是一种转换。Spark有两种类型的转换: 窄转换:在窄转换中，计算单个分区结果所需的所有元素都位于父RDD的单个分区中。...例如，如果希望过滤小于100的数字，可以在每个分区上分别执行此操作。转换后的新分区仅依赖于一个分区来计算结果 ? 宽转换:在宽转换中，计算单个分区的结果所需的所有元素可能位于父RDD的多个分区中。...在第一步中，我们创建了一个包含1000万个数字的列表，并创建了一个包含3个分区的RDD: # 创建一个样本列表 my_list = [i for i in range(1,10000000)] # 并行处理数据...在稀疏矩阵中，非零项值按列为主顺序存储在压缩的稀疏列格式(CSC格式)中。

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    Apache Spark大数据分析入门（一）

    Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据，DataFrame位于Spark SQL的核心，DataFrame将数据保存为行的集合，对应行中的各列都被命名，通过使用DataFrame，...RDD的第一个元素 textFile.first() res3: String = # Apache Spark 对textFile RDD中的数据进行过滤操作，返回所有包含“Spark”关键字的行...使用map方法，将RDD中的各行映射成一个数，然后再使用reduce方法找出包含单词数最多的行。...例如，我们可以使用Spark中的文本文件README.md创建一个RDD textFile，文件中包含了若干文本行，将该文本文件读入RDD textFile时，其中的文本行数据将被分区以便能够分发到集群中并被并行化操作...然后，我们可以将所有包含Spark关键字的行筛选出来，完成操作后会生成一个新的RDDlinesWithSpark： 创建一个过滤后的RDD linesWithSpark val linesWithSpark

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