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淺談Spark RDD API中的Map和Reduce_云其它_腳本之家
b:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=MappedRDD[3] at textFile at <console>:12 雖然還有別的方式可以創(chuàng)建RDD,但在本文中我們主要使用上述兩種方式來(lái)創(chuàng)建RDD以說(shuō)明RDD的API。 map map是對(duì)RDD中的每個(gè)元素都執(zhí)行一個(gè)指定的函數(shù)來(lái)產(chǎn)生一個(gè)新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一個(gè)元素與之對(duì)應(yīng)。 舉...
www.dbjr.com.cn/article/1263...htm 2025-6-3
Spark 數(shù)據(jù)傾斜及其解決方案_主機(jī)測(cè)評(píng)網(wǎng)
其中一個(gè) RDD 有少數(shù)幾個(gè) Key 的數(shù)據(jù)量過(guò)大,另外一個(gè) RDD 的 Key 分布較為均勻。 (2)解決方案 將有數(shù)據(jù)傾斜的 RDD 中傾斜 Key 對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集單獨(dú)抽取出來(lái)加上隨機(jī)前綴,另外一個(gè) RDD 每條數(shù)據(jù)分別與隨機(jī)前綴結(jié)合形成新的RDD(相當(dāng)于將其數(shù)據(jù)增到到原來(lái)的N倍,N即為隨機(jī)前綴的總個(gè)數(shù)),然后將二者Join并去掉前...
zhuji.jb51.net/shujuku/26...html 2025-6-7
Pyspark獲取并處理RDD數(shù)據(jù)代碼實(shí)例_python_腳本之家
txt_.map(lambda x:x.split('\1')):使用lambda函數(shù)和map函數(shù)快速處理每一行數(shù)據(jù),這里表示將每一行以 '\1'字符分隔開(kāi),每一行返回一個(gè)list;此時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是:'pyspark.rdd.PipelinedRDD' txt_.map(lambda x:(x, x.split('\1'))).filter(lambda y:y[0].startswith('北京')):表示在返回 (x, x.split(...
www.dbjr.com.cn/article/1836...htm 2025-6-9
Spark調(diào)優(yōu)多線程并行處理任務(wù)實(shí)現(xiàn)方式_java_腳本之家
一個(gè)Job可以認(rèn)為就是會(huì)最終輸出一個(gè)結(jié)果RDD的一條由RDD組織而成的計(jì)算 Job在spark里應(yīng)用里是一個(gè)被調(diào)度的單位 1.2 Streaming 一個(gè)batch 的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一個(gè) DStreamGraph 而一個(gè) DStreamGraph 包含一或多個(gè)關(guān)于 DStream 的輸出操作 每一個(gè)輸出對(duì)應(yīng)于一個(gè)Job,一個(gè) DStreamGraph 對(duì)應(yīng)一個(gè)JobSet,里面包含一個(gè)或多個(gè)...
www.dbjr.com.cn/article/1927...htm 2025-5-29
將string類(lèi)型的數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換為spark rdd時(shí)報(bào)錯(cuò)的解決方法_python_腳本之...
在將string類(lèi)型的數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換為spark rdd時(shí),一直報(bào)這個(gè)錯(cuò),StructType can not accept object %r in type %s” % (obj, type(obj))) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 . . . s=str(tree) y=str(YESTERDAY) list0=[s, y] outRes=self.sc.parallelize(list0) ...
www.dbjr.com.cn/article/1564...htm 2019-2-18
關(guān)于Hadoop中Spark Streaming的基本概念_java_腳本之家
Spark Streaming難以滿(mǎn)足對(duì)實(shí)時(shí)性要求非常高(如高頻實(shí)時(shí)交易)的場(chǎng)景,但足以勝任其他流式準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算場(chǎng)景。 相比之下,Storm處理的數(shù)據(jù)單位為元組,只會(huì)產(chǎn)生極小的延遲。 Spark Streaming構(gòu)建在Spark上,一方面是因?yàn)镾park的低延遲執(zhí)行引擎(100ms+)可以用于實(shí)時(shí)計(jì)算,另一方面,相比于Storm,RDD數(shù)據(jù)集更容易做高效的容錯(cuò)處理。
www.dbjr.com.cn/program/293524f...htm 2025-6-6
Spark集群框架的搭建與入門(mén)_java_腳本之家
sortedRdd.saveAsTextFile("/var/spark/output"); sc.stop(); return"success"; } } 打包執(zhí)行結(jié)果: 四、源代碼地址 GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/big-data-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent 以上就是Spark集群框架的搭建與入門(mén)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Spark集群...
www.dbjr.com.cn/article/2152...htm 2025-6-9