sparkrdd专题

SparkRDD转DataSet/DataFrame的一个深坑

大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！ By 大数据技术与架构场景描述：本文是根据读者反馈的一个问题总结而成的。关键词：Saprk RDD 原需求：希望在map函数中将每一

SparkRDD之mapPartitions和mapPartitionsWithIndex

1.mapPartitions mapPartition可以这么理解，先对RDD进行partition，再把每个partition进行map函数。下面的例子，将整数转为字符串： package com.cb.spark.sparkrdd;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.Iterato

SparkRDD之filter、filterByRange

1.filter：使用一个布尔函数为RDD的每个数据项计算，并将函数返回true的项放入生成的RDD中。 package com.cb.spark.sparkrdd;import java.util.Arrays;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apac

SparkRDD之distinct和first

distinct：对RDD中的元素进行去重。 first:返回RDD中第一个元素。 package com.cb.spark.sparkrdd;import java.util.Arrays;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.a

sparkRDD操作

RDD介绍标签（空格分隔）： spark hadoop,spark,kafka交流群：224209501 RDD 操作 1，RDD五大特点： 1，A list of partions 一系列的分片：比如64M一个分片，类似于hadoop的splits。 2，A function for computing each split 在每个分区上都有一个函数去迭代、执行、计算它。

sparkRDD中key-value类型类型数据的三种方法对比

reduceBykey | groupByKey | sortByKey 的区别！ reduceBykey操作——reduceBykey在源码中reduce之前使用预先聚合的combine操作 groupByKey——直接进行shuffle的操作 sortByKey ——根据key进行排序的操作总结： reduc

SparkRDD——行动算子

一、行动算子定义 spark的算子可以分为trans action算子以及 action算子，即变换/转换算子。如果执行一个RDD算子并不触发作业的提交，仅仅只是记录作业中间处理过程，那么这就是trans action算子，相反如果执行这个 RDD 时会触发 Spark Context 提交 Job 作业，那么它就是 action算子及行动算子。总结来说就是在Spark中，转换算子并不

SparkRDD——转换算子

转换算子一、单value型转换算子（只使用1个RDD）：1、map 将数据进行转换，数据量不会增加和减少2、mapPartitions 以分区为单位将一个分区内的数据进行批处理操作，且可以执行过滤操作3、mapPartitionsWithIndex 功能类似mapPartiutions算子，只是加入了每个分区的索引，可以

SparkRDD之——RDD概述

目录 1、什么是RDD ①弹性： ②分布式 ③数据集 ④数据抽象 ⑤不可变 2、RDD特征 ①分区列表 ②分区计算函数 ③依赖于其他RDD ④(Key，Value)数据类型的RDD分区器（可选特征） ⑤首选位置（可选特征） 3、执行原理 4、RDD的依赖 ①窄依赖 ②宽依赖 4、创建RDD ①在内存中创建 ②读取文件创建 5、spark分区方式 ①读取数据

sparkRDD转DataFrame写hive的坑

在RDD使用schema和RDD的Row转成DataFrame再写到hive时，中间遇到一个坑，我的写入代码是这样 // 创建schemaval schema: types.StructType = StructType(Seq(StructField("capture_time",IntegerType,true),StructField("color_id",IntegerType,t

【Java】SparkRDD算子案例：统计出每一个省份广告被点击次数的TOP3

题目描述统计出每一个省份广告被点击次数的TOP3 假设这些信息都存储在一个文件里，并且该文件的格式如下，时间戳，省份，城市，用户，广告，中间字段使用空格分割。构造样例数据 1684484483 省份1 北京 1001 鞋子1684484483 省份1 上海 1002 衣服1684484483 省份3 广州 1003 电脑1684484483 省份4 深圳 1004 手机16844

关于SparkRdd和SparkSql的几个指标统计，scala语言，打包上传到spark集群，yarn模式运行

需求： ❖ 要求:分别用SparkRDD, SparkSQL两种编程方式完成下列数据分析,结合webUI监控比较性能优劣并给出结果的合理化解释.1、分别统计用户，性别，职业的个数：2、查看统计年龄分布情况（按照年龄分段为7段）3、查看统计职业分布情况（按照职业统计人数）4、统计最高评分，最低评分，平均评分，中位评分，平均每个用户的评分次数，平均每部影片被评分次数：5、统计评分分布情况