groupBy 和SQL中groupby一样,只是后面必须结合聚合函数使用才可以. 例如: hour.filter($"version".isin(version: _*)).groupBy($"version").agg(countDistinct($"id"), count($"id")).show() groupByKey 对Key-Value形式的RDD的操作. 例如(取自link): val a = sc.paral

在spark中,map与mapPartitions两个函数都是比较常用,这里使用代码来解释一下两者区别 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object MapAndPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkCon

Hive去重统计 先说核心: 都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快. 经常在公司还能看到.很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜.感谢上次冲哥的指正. 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运

原文链接:在Spark中尽量少使用GroupByKey函数 为什么建议尽量在Spark中少用GroupByKey,让我们看一下使用两种不同的方式去计算单词的个数,第一种方式使用reduceByKey :另外一种方式使用groupByKey,代码如下: 01 # User: 过往记忆 02 # Date: 2015-05-18 03 # Time: 下午22:26 04 # bolg: http://www.iteblog.com 05 # 本文地址:http://www.iteblog.com/

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个

避免使用GroupByKey 我们看一下两种计算word counts 的方法,一个使用reduceByKey,另一个使用 groupByKey: val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three") val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word =>

转载自:https://vimsky.com/article/3403.html Spark中ml和mllib的主要区别和联系如下: ml和mllib都是Spark中的机器学习库,目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求. spark官方推荐使用ml, 因为ml功能更全面更灵活,未来会主要支持ml,mllib很有可能会被废弃(据说可能是在spark3.0中deprecated). ml主要操作的是DataFrame, 而mllib操作的是RDD,也就是说二者面向的数据集不一样.相比于mllib在

Scala中sortBy是以方法的形式存在的,并且是作用在Array或List集合排序上,并且这个sortBy默认只能升序,除非实现隐式转换或调用reverse方法才能实现降序,Spark中sortBy是算子,作用出发RDD中数据进行排序,默认是升序可以通过该算子的第二参数来实现降序排序的方式

Spark中产生shuffle的算子 作用 算子名 能否替换,由谁替换 去重 distinct() 不能 聚合 reduceByKey() groupByKey groupBy() groupByKey() reduceByKey aggregateByKey() combineByKey() 排序 sortByKey() sortBy() 重分区 coalesce() repartition() 集合或者表操作 Intersection() Substract() SubstractByKey

package com.XXX import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //spark中的RDD测试 object RddTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(&q

两种模式 client-了解 cluster模式-开发使用 操作 1.需要Yarn集群 2.历史服务器 3.提交任务的的客户端工具-spark-submit命令 4.待提交的spark任务/程序的字节码--可以使用示例程序 spark-shell和spark-submit 两个命令的区别 spark-shell:spark应用交互式窗口,启动后可以直接编写spark代码,即时运行,一般在学习测试时使用 spark-submit:用来将spark任务/程序的jar包提交到spark集群(一般都是提

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1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数

RDD, Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集, 是Spark的核心概念. 对于RDD的原理性的知识,可以参阅Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 和 An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters 这两篇论文. 这篇

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:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

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:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

在使用数据库的时候,需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行. 原表名字为 TABLE ,表中的部分原始数据为: +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +----------+------------------------+ | 1 | 有害程序事件(MI) | | 0 | 计算机病毒事件 | | 0 | 蠕虫事件 | | 0 | 特洛伊木马事件 | +----------+------------------------+

一.前述 RDD之间有一系列的依赖关系,依赖关系又分为窄依赖和宽依赖. Spark中的Stage其实就是一组并行的任务,任务是一个个的task . 二.具体细节 窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的.或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的.不会有shuffle的产生.父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区. 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多

最近工作用到Spark,这里记一些自己接触到的Spark基本概念和知识. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10288915.html 名词 RDD:在高层,每个Spark应用包含一个driver程序,它运行用户的主函数,在集群上执行不同的并行作业.Spark中提供的主要抽象是弹性分布式数据集(resilient distributed dataset, RDD),它是分布在集群节点中的已分区的元素集合,可以被并行处理.RDD从Hadoop文件系统中