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    Spark计算简单API操作

    读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。简单api使用还是特别简单的,如果需要处理的数据量特别的大,那么一定记住api使用调优。 RDD的两种类型操作。...Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射,转换成一个新的RDD。...Spark将在每个元素上调用toString方法,将数据元素转换为文本文件中的一行记录。...在Scala中,还支持隐式转换为Writable的类型(Spark包括了基本类型的转换,例如Int、Double、String等等)。...saveAsObjectFile(path) (Java and Scala)将数据集中的元素以简单的Java序列化的格式写入指定的路径。

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    Java Spark RDD编程:常见操作、持久化、函数传递、reduce求平均

    参考链接: Java严格按照值传递 RDD是Spark的核心抽象,全称弹性分布式数据集(就是分布式的元素集合)。Spark中对数据的所有操作无外乎创建RDD、转化已有RDD和调用RDD的操作进行求值。...如因节点故障,数据丢失,RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该分区partition(这是对使用者透明的)  RDD基础  spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合,可以包含Java、python...支持的三种主要语言中都略有不同(函数接口)  Java  在 Java 中,函数需要作为实现了 Spark 的 org.apache.spark.api.java.function 包中的任 一函数接口的对象来传递...flatMap() 的一个简 单用途是把输入的字符串切分为单词  //数组中的iterator方法可以将数组转换为迭代器 JavaRDD words = word.flatMap(x->...在不同RDD类型间转换  有些函数只能用于特定类型的 RDD,比如 mean() 和 variance() 只能用在数值 RDD 上, 而 join() 只能用在键值对 RDD 上 Java  要从 T

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    Spark——RDD操作详解

    map()的返回值类型不需要和输入类型一样。 从一个RDD变成另外一个RDD。lazy,懒执行 。比如根据谓词匹配筛选数据就是一个转换操作。...两者都要求函数的返回值类型需要和我们所操作的RDD中的元素类型相同。 aggregate()函数则把我们从返回值类型必须与所操作的RDD类型相同的限制中解放出来。可以计算两个RDD的平均值。...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)。...在Java中有两个专门的类JavaDoubleRDD和JavaPairRDD,来处理特殊类型的RDD。 Java中针对专门类型的函数接口: ?

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