parallelize 第3页

Spark 程序设计

一、SparkShellonClientscala>varrdd=sc.parallelize(1to100,3)rdd:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD

溯水心生·2021-04-23 10:47

初窥Spark

MapReduce——分布式计算系统h:1h;1h:h:2三、Yarn——资源调度系统ResourceManager和NodeManagerSpark一、spark集群结构RDD——弹性分布式数据集rdd=sc.parallelize

不知如何·2021-01-13 23:44

pyspark的使用

文章目录一、连接pyspark先启动hadoop和spark创建SparkContext方式1：通过pyspark下的shell.py方式2：自行创建二、创建RDD并行集合sc.parallelize(

anonymox·2020-11-13 22:12

spark中RDD、DataFrame创建及互相转换

1.RDD创建方式parallelize从一个Seq集合创建RDD。

yakcy·2020-09-17 06:00

spark RDD基础装换操作--distinct操作

scala>valrddData=sc.parallelize(Array("Alice","Nick","Alice","Kotlin","Catalina","Catalina"),3)rddData

钟兴宇·2020-09-16 13:12

Spark笛卡尔积实现方案描述

newSparkConf().setAppName("tst_cartesian").setMaster("local")valsc=newSparkContext(conf)//valpairs=sc.parallelize

willyan2007·2020-09-16 11:51

Spark中的排序SortBy

1、Tuple类型valproducts=sc.parallelize(List("屏保2010","支架201000","酒精棉52000","吸氧机50001000"))valproductData

jim8973·2020-09-16 05:21

spark转换算子求交集SCALA实现（insertsection）

importorg.apache.spark.rdd.RDDobjectMyTransformation_scala_3{defmyInsertsection(sc:SparkContext):String={valRDD1=sc.parallelize

WJN不忘初心·2020-09-16 00:27

Spark API 之 countByValue

返回的类型为Map[K,V],K:元素的值，V：元素对应的的个数demo1:vala=sc.parallelize(List("a","b","c","d","a","a","a","c","c"),2

学习笔记记录不为别人只为自己·2020-09-15 23:36

python spark 通过key来统计不同values个数

>>>rdd=sc.parallelize([("a","1"),("b",1),("a",1),("a",1)])>>>rdd.distinct().countByKey().items()[('a'

djph26741·2020-09-15 22:34

Spark转换算子

JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);Listlist=Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);JavaRDDintRDD=sc.parallelize

syc0616·2020-09-15 21:52

Spark RDD Key-Value基本转换和动作运算实例

创建Key-ValueRDDkvRDD1=sc.parallelize([(3,6),(6,9),(3,4),(5,6),(1,2)])转换：取key和value>>>kvRDD1.collect()[

大鱼-瓶邪·2020-09-15 21:56

常用Spark算子总结

RDD的创建和保存1.1textFile从HDFS中读取一个文本文件1.2makeRDD、parallelize都会创建一个新的ParallelCollectionRDD对象。

妖皇裂天·2020-09-15 13:13

Spark快速大数据分析——第六章Spark编程进阶——数值RDD的操作

valconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("PairRDD")valsc=newSparkContext(conf)vallines=sc.parallelize

软件手·2020-09-15 03:17

Spark中rdd的创建方式

Spark的创建方式spark根据使用的是java或scala的语言，有几种创建方式java中RDD的创建方式java中可以使用以下方式创建rdd1.使用textFile读取一个文件创建；2.使用parallelize

一颗向上的草莓·2020-09-14 02:42

Spark RDD之三种创建方式

使用三种方式创建RDD使用SparkContext的parallelize()方法序列化本地数据集合创建RDD。使用外界的数据源创建RDD，比如说本地文件系统，分布式文件系统HDFS等等。

Jeremy_Lee123·2020-09-14 02:17

rdd不能嵌套rdd

df_all.show()a=[(1,df_all)]rdd=sc.parallelize(a)报错Py4JError:Anerroroccurredwhilecallingo131.

金帛文武在南京·2020-09-12 04:45

Spark源码解读(6)——Shuffle过程

Shuffle应该说是SparkCore中较为复杂的部分，本文主要从一个最简单的WordCount例子出发分析Spark的Shuffle过程：1，概述sc.parallelize(1to1000).map

scalahome·2020-09-11 16:06

Spark集合操作API之交并集、笛卡尔积、Join

1、交并集、笛卡尔积valrdd1:RDD[Int]=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))valrdd2:RDD[Int]=sc.parallelize(List(3,4,5,6,7

看朱成碧_lzh·2020-09-11 15:59

Spark RDD 笛卡尔积

SparkRDD笛卡尔积valleft=sc.parallelize(List(1,2,3))valright=sc.parallelize(List(3,4,5,6))valout=leftunionright

大数据的未来·2020-09-11 10:27

【Spark大数据处理技术】RDD及编程接口：(一)

//spark-shell默认已创建好scvallinks=sc.parallelize(Array(('A',Array('D')),('B',Array('A')),('C',Array('A','

varuy322·2020-09-11 04:37

spark学习笔记总结--算子

Transformation***************************************************************1、集合中创建RDD，Spark主要提供了两中函数：parallelize

北京小辉·2020-09-11 03:13

Spark RDD 练习

1、创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDDscala>valrdd1=sc.parallelize(1to10)rdd1:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=

神说要有光，于是就有了我·2020-09-11 00:39

map与flatMap的区别

spark版本：spark2.0.2scala版本：2.11.8服务器版本：CentOS6.7对比map和flatMap在RDD中的使用：valrdd1=sc.parallelize(Seq(("onetwothreefourfivesixseven

aomao4913·2020-09-11 00:14

kafka

常用命令：valrdd1=sc.parallelize(List(('a',1),('a',2)))valrdd=sc.textFile(“/usr/local/spark/tmp/char.data"

iteye_1344·2020-09-10 22:11

scala交互式操作 reduceByKey mapValues

scala>valc=sc.parallelize(List("aaa","b","b","c"))c:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=ParallelCollectionRDD

关山难越_谁悲失路之人·2020-08-26 08:26

Spark RDD的转换

从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD单值Value1.map(func)案例：作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成

郑永乐·2020-08-24 17:13

RDD编程

还可以用parallelize读取程序中已有的一个集合，例子如下：lines=sc.parallelize(['pandas','ilikepandas'])Paste_Image.png3.RDD操作

hz82114280·2020-08-24 17:07

spark 协方差计算

Vectors.dense(5.0,6.0,1.0),Vectors.dense(2.0,4.0,7.0),Vectors.dense(3.0,6.0,5.0))rdd是可以直接算协方差的rddData=sc.parallelize

zhangxinyu0827·2020-08-23 22:36

RDD的依赖关系，以及造成的stage的划分

一：RDD的依赖关系1.在代码中观察valdata=Array(1,2,3,4,5)valdistData=sc.parallelize(data)valresultRDD=distData.flatMap

总角之宴·2020-08-23 04:17

Spark:combineByKey算子

combineByKey是Transformation算子且有shuffle传入三个函数第一个函数将value取出来分区内聚合相同key的value追加聚合后相同(类型一致)key的value追加 vala=sc.parallelize

茂密头发的源猴·2020-08-23 03:08

简单的combineByKey算子【看完就懂系列】

setAppName("CbkDemo")valsc=newSparkContext(conf)sc.setLogLevel("error")valrdd:RDD[(String,Double)]=sc.parallelize

乔治大哥·2020-08-23 02:59

spark中算子详解：combineByKey

这是本篇文章最重要的点）第二个函数，是对每个分区进行操作第三个函数，在第二个函数对每个分区操作产生结果后，对所有分区的结果进行聚合下面是具体的例子通过scala集合产生一个rddscala>valrdd1=sc.parallelize

一刻轻狂·2020-08-23 01:59

combineByKey算子求解平均值实例

不同场景平均值算法求平均值系列之一：valinput=sc.parallelize(Seq(("t1",1),("t1",2),("t1",3),("t2",2),("t2",5)))valresult

andyliuzhii·2020-08-23 01:57

Spark中map与flatMap

>>>rdd=sc.parallelize(["b","a","c

Harvard_Fly·2020-08-22 23:55

spark矩阵向量-矩阵矩阵相乘

_valparamatrix1=sc.parallelize(List(Vector(2,2,4),Vector(3,2,1),Vector(1,3,2)))//首先，在sparkshell中将一个矩阵按照行进行并行化

果然好吃·2020-08-22 22:09

spark RDD 详解

sc.setCheckpointDir("my_directory_name")vala=sc.parallelize(1to4)a.checkpointa.count最近看了一个RDD各种操作的文章，

果然好吃·2020-08-22 22:38

Spark函数之count、countByKey和countByValue

123valc=sc.parallelize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog"),2)c.countres2:Long=4countByKey与count类似，但是是以key为单位进行统计

影密卫·2020-08-22 19:19

Spark API 之 count

count()函数：返回在Rdd中的所有元素（与分区partition没关系）demo：valrdd1=sc.parallelize(List("a","b","c","d"),2)rdd1.count

学习笔记记录不为别人只为自己·2020-08-22 17:20

Spark之广播变量的简单使用

objectbroadcastApp{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf()valsc=newSparkContext(conf)valrdd1=sc.parallelize

实力不允许偷懒·2020-08-22 17:49

Spark2.2 广播变量broadcast原理及源码剖析

List[Int](1,2,3);valfactorBroadcast=sc.broadcast(factor)valnums=Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9)valnumsRdd=sc.parallelize

生命不息丶折腾不止·2020-08-22 15:45

Spark中RDD的sortBy排序的5种实现方法

可以指定对键还是value进行排序，sortBy可以通过下面5中方式实现排序假如数据的格式如下，list中元素中分别为名称、单价、数量，字符之间用空格连接，要实现按照单价和数量降序valproducts=sc.parallelize

muyingmiao·2020-08-22 02:30

spark sortBy sortByKey实战详解

1.最简单的排序假设有个RDD[Int]类型的数据，需要按数据大小进行排序，那这个排序算最简单的：sc.parallelize(Array(1,3,2,4,6,5)).sortBy(x=>x).collect

bitcarmanlee·2020-08-22 01:23

spark打印RDD的值

valconf=newSparkConf().setAppName("myspark").setMaster("local")valsc=newSparkContext(conf)valdata=sc.parallelize

Cola、·2020-08-21 05:42

spark RDD相关总结(一）

func)案例作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素2形成新的RDD（1）创建scala>varsource=sc.parallelize

没有合适的昵称·2020-08-18 12:43

SPARK里的reduce()，fold()，以及aggregate()

num=sc.parallelize([1,2,3,4])sum=num.reduce(lambdax,y:x+y)fold()与reduce()类似，接收与reduce接收的函数签名相同的函数，另外再加上一个初始值作为第一次调用的结果

天涯__·2020-08-17 17:29

parallelize中指定partition个数的详解

valrdd=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7),3)生成RDD的时候，RDD中的partition是如何决定的defparallelize[T:ClassTag](seq

qq_21355765·2020-08-14 10:25

Spark逻辑执行图

上一章例子中的parallelize()相当于createRDD()。对RDD进行一系列的transformation()操作，每一个transfor

ccj_zj·2020-08-14 09:17

Spark RDD 分区数

SparkRDD分区数基础知识本地模式伪集群模式其他模式产生rdd的几种方式：通过scala集合方式parallelize生成rdd通过textFile方式生成的rdd从HBase的数据表转换为RDD通过获取

爱吃甜食_·2020-08-14 09:26

SparkContext的parallelize的参数

在一个Spark程序的开始部分，有好多是用sparkContext的parallelize制作RDD的，是ParallelCollectionRDD，创建一个并行集合。

小尼人00·2020-08-14 07:52

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