spark 例子倒排索引 例子描述: [倒排索引(InvertedIndex)] 这个例子是在一本讲spark书中看到的,但是样例代码写的太java化,没有函数式编程风格,于是问了些高手,教我写了份函数式的倒排索引. 这段代码,我在刚开始学的时候很难想到二次拆分数据,所以这个难点挺不错的. 原始数据 cx1|a,b,c,d,e,f cx2|c,d,e,f cx3|a,b,c,f cx4|a,b,c,d,e,f cx5|a,b,e,f cx6|a,b,c,d cx7|a,b,c,f cx8|d,e

原文链接: Spark RDD API扩展开发(1) Spark RDD API扩展开发(2):自定义RDD 我们都知道,Apache Spark内置了很多操作数据的API.但是很多时候,当我们在现实中开发应用程序的时候,我们需要解决现实中遇到的问题,而这些问题可能在Spark中没有相应的API提供,这时候,我们就需要通过扩展Spark API来实现我们自己的方法.我们可以通过两种方法来扩展Spark API,(1).其中一种就是在现有的RDD中添加自定义的方法:(2).第二种就是创建属于我们自

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

本文由cmd markdown编辑.原始链接:https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,不论什么数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看.RDD能够简单看成是一个数组.和普通数组的差别是.RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就能够分布在不同的机器上.同一时候能够被并行处理.因此.Spark应用程序所做的无非是把须要处理的数据转换为RDD.然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到

对API的解释: 1.1 transform l  map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func,然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集 l  filter(func) : 对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func,然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD l  flatMap(func):和map差不多,但是flatMap生成的是多个结果 l  mapPartitions(func):和map很像,但是ma

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看, RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换成RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API. 如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,

1.RDD RDD(Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集)是Spark中抽象的数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据时分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作,从而得到结果. 2.RDD创建 RDD可以从普通数组创建出来,也可以

What’s New, What’s Changed and How to get Started. Are you ready for Apache Spark 2.0? If you are just getting started with Apache Spark, the 2.0 release is the one to start with as the APIs have just gone through a major overhaul to improve ease-of-

1.数据集 A表数据: 1 a 2 b 3 c B表数据: 1 aa1 1 aa2 2 bb1 2 bb2 2 bb3 4 dd1 2.join的分类 inner join left outer join right outer join full outer join left semi join 3.集中join的结果 A inner join B: 1 a 1 aa1 1 a 1 aa2 2 b 2 bb1 2 b 2 bb2 2 b 2 bb3 A left outer join B:

作者:Jules S. Damji 译者:足下 本文翻译自 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets ,翻译已获得原作者 Jules S. Damji 的授权. 最令开发者们高兴的事莫过于有一组 API,可以大大提高开发者们的工作效率,容易使用.非常直观并且富有表现力.Apache Spark 广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的 API,可以方便地通过多种语言,如 Scala.Java

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App

虽说,spark我也不陌生,之前一直用python跑的spark,基本的core和SQL操作用的也是比较熟练.但是这一切的基础都是在RDD上进行操作,即使是进行SQL操作也是将利用SpaekContext类中的textFile方法读取txt文件返回RDD对象,然后使用SQLContext实例化载利用函数createDataFrame将格式化后的数据转化为dataFrame或者利用createDataset将数据转换为dataset.真不是一般的麻烦...话不多说,比如以下python代码示例:

RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集.RDD可以看成是一个简单的"数组",对其进行操作也只需要调用有限的"数组"中的方法即可,但它与一般数组的区别在于:RDD是分布式存储,可以跟好的利用现有的云数据平台,并在内存中进行.此处的弹性指的是数据的存储方式,及数据在节点中进行存储的时候,既可以使用内存也可以使用磁盘.此外,RDD还具有很强的容错性,在spark运行计算的过程中,不会因为某个节点错误而使得整个任务失败:不通节

弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群不同的节点上. RDD支持两种类型的操作,转化操作(transform)和行动操作(action).转化操作会有一个RDD生成一个新的RDD,行动操作则要计算出来一个结果.spark

RDD算子 #常用Transformation(即转换,延迟加载) #通过并行化scala集合创建RDD val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) #查看该rdd的分区数量 rdd1.partitions.length val rdd1 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)) val rdd2 = sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map

原以为,用sparkR不能做map操作, 搜了搜发现可以. lapply等同于map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后, sparkR增加了 dapply, dapplycollect 可以操作spark RDD. 原文地址: http://www.2cto.com/kf/201605/508312.html 目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法,可以满足大多数情况下的使用需求: SparkR支持的创建RDD的方式有: 从R list或v

一:源码介绍RDD 1.RDD介绍 五大特性,保证了Spark的扩展性,容错性等特性. A list of partitions ====> 一个许多分区的集合,分区中包含数据 A function for computing each split ===> 为每个分区提供一个computing的函数 A list of dependencies on other RDDs ===> RDD会依赖其他RDDs, 这种特性叫做:lineage(生命线):特例:第一个RDD不依赖其他RDD,

(转载)SPARKR,对RDD操作的介绍   原以为,用sparkR不能做map操作, 搜了搜发现可以. lapply等同于map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后, sparkR增加了 dapply, dapplycollect 可以操作spark RDD. 原文地址: http://www.2cto.com/kf/201605/508312.html 目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法,可以满足大多数情况下的使用需求: SparkR

1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致,join结果的rdd分区数量也一样,这个时候join api是窄依赖 除此之外的,rdd 的join api是宽依赖 2.Join的理解 3.举例 A表数据: 1 a 2 b 3 c B表数据: 1 aa1 1 aa2 2 bb1 2 bb2 2 bb3 4 dd1 A inner join B: 1 a 1 aa1 1 a 1 aa2 2 b 2 bb1 2 b 2

scala版本2.11 java版本1.8 spark版本2.2.1 es版本6.2.2 hadoop版本2.9.0 elasticsearch节点列表: 192.168.0.120 192.168.0.121 192.168.0.122 内容导航: 1)首先,讲解使用elasticsearch client api讲解如何创建(删除.修改.查询)index,type,mapping:对数据进行增删改查. 2)然后,讲解如何使用在spark下写入elasticsearch. 3)最后,讲解如何读