Spark RDD常用Transformation函数
(1)union union将两个RDD数据集元素合并,类似两个集合的并集 union函数参数: RDD与另外一个RDD进行Union操作之后,两个数据集中的存在的重复元素 代码如下: (2)intersection 方法返回两个RDD数据...
(1)union union将两个RDD数据集元素合并,类似两个集合的并集 union函数参数: RDD与另外一个RDD进行Union操作之后,两个数据集中的存在的重复元素 代码如下: (2)intersection 方法返回两个RDD数据...
(1)map map函数方法参数: //使用示例 (2)filter 方法参数: 使用示例 (3)flatMap 方法参数: 使用示例: (4)mapPartitions(func) mapPartitions是map的一个变种。map的输...
(1)Spark运行模式 目前最为常用的Spark运行模式有: local:本地线程方式运行,主要用于开发调试Spark应用程序 Standalone:利用Spark自带的资源管理与调度器运行Spark集群,采用Master/Slave结构...
(1)DataFrame简介 DataFrames在Spark-1.3.0中引入,主要解决使用Spark RDD API使用的门槛,使熟悉R语言等的数据分析师能够快速上手Spark下的数据分析工作,极大地扩大了Spark使用者的数量,由于D...
Spark SQL简介 Spark SQL是Spark的五大核心模块之一,用于在Spark平台之上处理结构化数据,利用Spark SQL可以构建大数据平台上的数据仓库,它具有如下特点: (1)能够无缝地将SQL语句集成到Spark应用程序当...
弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),由Berkeley实验室于2011年提出,原始论文名字:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Toleran...
(1)Spark运行模式 目前最为常用的Spark运行模式有: local:本地线程方式运行,主要用于开发调试Spark应用程序 Standalone:利用Spark自带的资源管理与调度器运行Spark集群,采用Master/Slave结构...
Hadoop将Spark作为自己生态圈的一部分,但Spark完全可以脱离Hadoop平台,不单依赖于HDFS、Yarn,例如它可以使用Standalone、Mesos进行集群资源管理,它的包容性使得Spark拥有众多的源码贡献者和使用者,其...
Spark组件使Apache Spark快速可靠。 构建了很多这些Spark组件来解决使用Hadoop MapReduce时出现的问题。 Apache Spark具有以下组件: Spark Core Spark Streaming Spar...
Spark Shell: Spark的shell提供了一种学习API的简单方法,以及一种以交互方式分析数据的强大工具。 Spark Session: 在早期版本的Spark中,Spark Context是Spark的入口点。 对于每个其他A...