转Pair RDD主要采用的主要方式是使用map()函数来实现 scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive","Scala") list: List[String...V)键值对的数据集时，返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中每个值是将每个Key传递到函数func中进行聚合后的结果。...Spark Hive Spark values values只会把键值对RDD中的value返回形成一个新的RDD。...对键值对RDD中的每个value都应用一个函数，但是，key不会发生变化。...对于这种情形，Spark提供了mapValues(func)，它的功能是，对键值对RDD中的每个value都应用一个函数，但是，key不会发生变化。
使用键值对 虽然大多数 Spark 操作可以在任意类型对象的 RDD 上工作，但是还是几个特殊操作只能在键值对的 RDD 上使用。最常见的是分布式 shuffle 操作，例如按键分组或聚合元素。...JavaPairRDD 具有标准的 RDD 函数以及特殊的键值对函数。...，返回（K，V）键值对的数据集，使用给定的reduce函数 func 聚合每个键的值，该函数类型必须是（V，V）=> V。...动作操作 (Action) 下面列出了Spark支持的一些常见操作。 5.1 reduce 接收一个函数作为参数，这个函数要操作两个相同元素类型的RDD并返回一个同样类型的新元素．...在 Scala 中，它也可用于可隐式转换为 Writable 的类型（Spark包含Int，Double，String等基本类型的转换）。
第 3 步：分组计数 在 RDD 的开发框架下，聚合类操作，如计数、求和、求均值，需要依赖键值对（key value pair）类型的数据元素。...// 把RDD元素转换为（Key，Value）的形式 val kvRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map(word => (word, 1)) 完成了形式的转换之后...对于 kvRDD 这个键值对“数组”，reduceByKey 先是按照 Key（也就是单词）来做分组，分组之后，每个单词都有一个与之对应的 value 列表。...然后根据用户提供的聚合函数，对同一个 key 的所有 value 做 reduce 运算，这里就是对 value 进行累加。...(line => line.split(" ")) // 第 3 步：分组计数 // 把RDD元素转换为（Key，Value）的形式 val kvRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map
而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...4.3.4 节及 2.3 节）； 三者都有许多相似的操作算子，如 map、filter、groupByKey 等（详细介绍请参见《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》中的 2.3 节“RDD...DataFrame/DataSet 转 RDD 这个转换比较简单，直接调用 rdd 即可将 DataFrame/DataSet 转换为 RDD： val rdd1 = testDF.rdd val rdd2...4.4 读取数据源，加载数据（RDD 转 DataFrame） 读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到上面定义的 Schema 中，并转换为 DataFrame 数据集...RDD 转 DataSet 重新读取并加载广州二手房信息数据源文件，将其转换为 DataSet 数据集： val houseRdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs
RDD 和键值对 RDD，本章不进行具体区分，先统一来看，下一章会对键值对 RDD 做专门说明。...需求2：统计每一个省份每一个小时点击 TOP3 广告的 ID ? 第3章 键值对 RDD 键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型。本章做特别讲解。...一般如果从一个普通的 RDD 转 为 pair RDD 时，可以调用 map() 函数来实现，传递的函数需要返回键值对。...3.2 键值对 RDD 的行动操作 ?...Spark 中所有的键值对 RDD 都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分组。主要有哈希分区和范围分区，当然用户也可以自定义分区函数。 通过分区可以有效提升程序性能。
，通过设定标签列、过采样标签和过采样率，使用SMOTE算法对设置的过采样标签类别的数据进行过采样输出过采样后的数据集 SMOTE算法使用插值的方法来为选择的少数类生成新的样本 欠采样 spark 数据采样...as the first two spark 代码样例 特别注意的是，sample 函数用来随机抽样，主要是给dataset 用的。...rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame： // 一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名 import spark.implicits._ val testDF...= rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF(“col1”,“col2”) RDD 转 Dataet： // 核心就是要定义case class import...spark.implicits._ case class Coltest(col1:String, col2:Int) val testDS = rdd.map{line=>Coltest(line.
动机 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 pair RDD 。...在Spark中有多种方式创建Pair RDD，其中有两种比较常见： 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。...当需要把一个普通的 RDD 转为 pair RDD 时,可以调用 map() 函数来实现,传递的函数需要返回键值对。...Spark的分区方法： Spark 中所有的键值对 RDD 都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分区。...例如,当你对一个哈希分区的键值对 RDD 调用 map() 时,由于传给 map()的函数理论上可以改变元素的键,因此结果就不会有固定的分区方式。
转化操作map()J接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每一个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素。而转化操作filter()则接收一个函数，将RDD满足该函数的元素放入新的RDD中返回。...对一个数据为{1,2,3,3}的RDD进行操作进行基本的RDD转化操作 ?...reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。...二、在不同RDD类型间转换 在Scala中将RDD转为特定函数的RDD是由隐式转换自动处理的。需要加上import org.apache.spark.SparkContext....这些隐式转换可以隐式的将一个RDD转换为各种封装，比如DoubleRDDFunctions(数值数据的RDD)和PairRDDFunction（键值对RDD）。
) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 对DataFrame创建一个临时表,View是只读的，Table有改的意思哦...通过反射确定（需要用到样例类） 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...三者都有partition的概念。 三者都有许多共同函数，如filter，排序等。...和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。
开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...collect()：函数可以提取出所有rdd里的数据项:RDD——>数组（collect用于将一个RDD转换成数组。） reduce()：根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算，返回计算结果。...基于SparkShell的交互式编程 1、map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...整个过程如下： ReduceByKey （2）当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时
spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...collect()：函数可以提取出所有rdd里的数据项:RDD——>数组（collect用于将一个RDD转换成数组。） reduce()：根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算，返回计算结果。...基于SparkShell的交互式编程 1、map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...整个过程如下： ReduceByKey （2）当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时
前言 本篇文章主要介绍高级RDD操作，重点介绍键值RDD，这是操作数据的一种强大的抽象形式。我们还涉及一些更高级的主题，如自定义分区，这是你可能最想要使用RDD的原因。...(0).toString) 对值进行映射 在有一组键值对的之后，你可以开始对他们进行操作。...()).collect() 提取Key和value 当我们的数据是键值对这个种格式时，我们还可以使用以下方法提取特定的key或value： val values = KeyByWord.values.collect...请注意：并不强调规定每一个输入都只是一个键值，所以如果当我们查找 b时，我们将获得与该key相关的两个value 。...aggregate 有一个函数叫做aggregate,此函数需要一个null值作为起始值,并且需要你指定两个不同的函数第一个函数执行分区内函数，第二个执行分区聚合。
Spark 转换算子源码 MapPartitionsRDD map 算子 map算子是对RDD中的每一个函数应用传入的函数。...sc.clean()函数的作用检测用户构建的函数是否可以序列化，这是因为Spark中的map是一个分布式的函数，最终的执行是在Executor上开线程执行，而我们的函数构建都是在Driver端进行。...从MapPartitionsRDD中的参数可以看出，其有一个函数的接受参数 f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) => Iterator[U]， 我们看map传入参数为，...对，key来自于第一个RDD,val来自于第二个RDD。...，返回的值为next方法决定，def next(): (T, U) = (thisIter.next(), otherIter.next()) 为遍历形成的键值对，所以元素和分区数必须相等。
RDD特征 1）有一个分片列表，就是能被切分，和Hadoop一样，能够切分的数据才能够并行计算 2）由一个函数计算每一个分片 3）对其他RDD有依赖，但并不是所有的rdd都有依赖 4）key-value...只有实现 HadoopWritable 接口的键值对类型的RDD支持此操作。...返回一个(K, Int)的map， Int为K的个数。Only available on RDDs of type (K, V)....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。...4.2 groupByKey 当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时。
简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 ...4、三者都有 partition 的概念。 5、三者有许多共同的函数，如 filter，排序等。...互操作 Spark SQL 支持通过两种方式将存在的 RDD 转换为 DataSet，转换的过程中需要让 DataSet 获取 RDD 中的 Schema 信息。...RDD 转 DataSet： import spark.implicits._ case class Coltest(col1:String, col2:Int) extends Serializable...(即聚合函数) 强类型的 Dataset 和弱类型的 DataFrame 都提供了相关的聚合函数，如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。
) val arr2 = rdd1.map(_+1) 结果会输出Array(2,3,4,5,6) 也就是对arr1类里面的每一个元素都加上了1 ---- mapValues 只对值进行操作，在对键值对数据集使用的时候特别方便...[U] map是对每个元素操作, mapPartitions是对其中的每个partition分别操作 对rdd和数据集作用 参数是Iterator类型，可以通过一个返回值为Iterator的函数，或者转化成...第一个函数先对各个分区进行合并, 第二个函数对各个分区合并后的结果再进行合并), val rdd1= sc.parallelize( 1 to 9,2) rdd1.aggregate(0)(+, +...针对键值对的数据集 ---- filterByRange 获取数据集中key为某一个范围内的元素 作用于rdd 传入key的开始和结束值 val rdd1 = sc.parallelize(...) 将键值对根据相同的键值进行折叠 第一个参数是一个zerovalue，定义对键的初始操作，第二个参数为函数，可以定义如何进行折叠 val rdd1 = sc.parallelize(List(“
（RDD），其可以分布在集群内，但对使用者透明 RDDs是Spark分发数据和计算的基础抽象类 一个RDD代表的是一个不可改变的分布式集合对象 Spark中所有的计算都是通过对RDD的创建、转换、操作完成的...代表了和集群的连接，一般在程序的开头就出现 RDDs 弹性分布式数据集，代表的就是一个数据集 RDD基本操作之转换（Transformation） RDD的逐元素转换 map()：将map函数应用到RDD...的每一个元素，返回一个新的RDD val line2 = line1.map(word=>(word,1)) //word就代表迭代元素 filter():返回只包含filter函数的值组成的新的RDD...故CPU消耗较大) 键值对（KeyValue）RDDs 创建键值对RDDs scala> val lines = sc.textFile("/home/hadoop/look.sh")//注意这是错的...：重点Transformations，Actions RDDs的特性：重点是血统关系图和延迟[lazy]计算 键值对RDDs 后续 Spark的架构 Spark的运行过程 Spark程序的部署过程
(k, cleanF(v)) flatMapValues 算子 将键值对的value进行压平，并再进行map映射为k-v。实质还是调用了MapPartitionsRDD。...mergeValue：合并值函数，定义了如何给定一个V将其与原来的C合并成新的C。 mergeCombiners：合并组合器函数，定义了如何将相同key下的C给合并成一个C。...groupByKey 算子 就是字面意思，对键值对RDD进行按Key分组，并将value加入维护的Seq中。并不会保证分组的顺序。采用的分区器为默认的HashPartitioner。...(p) } 源码中可以看出，将(cleanF(t), t)将元素应用于函数作为key, 将整个元素作为value, 经过map转换为键值对类型，再调用groupByKey(p)。...，它是Spark定义的一个优化内存使用的仅支持append的Map, 如果内存不足会将数据spill到磁盘。
可以通过objectFile[k,v] 函数接收一个路径，读取对象文件，返回对应的 RDD，也可以通过调用saveAsObjectFile() 实现对对象文件的输出 1....对于外部存储创建操作而言,HadoopRDD 和 newHadoopRDD 是最为抽象的两个函数接口,主要包含以下四个参数. 1）输入格式(InputFormat): 制定数据输入的类型,如 TextInputFormat...) 2）键类型: 指定[K,V]键值对中K的类型 3）值类型: 指定[K,V]键值对中V的类型 4）分区值: 指定由外部存储生成的RDD的partition数量的最小值,如果没有指定,系统会使用默认值defaultMinSplits... 注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例 如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值...如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD
RDD特征 1）有一个分片列表，就是能被切分，和Hadoop一样，能够切分的数据才能够并行计算 2）由一个函数计算每一个分片 3）对其他RDD有依赖，但并不是所有的rdd都有依赖 4）key-value...只有实现 HadoopWritable 接口的键值对类型的RDD支持此操作。...返回一个(K, Int)的map， Int为K的个数。Only available on RDDs of type (K, V)....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。...整个过程如下： [70] 4.2 groupByKey 当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
