rdd

定义 首先我们列出flatMap与Map的定义，可参考 RDD API def map[U](f: (T) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U] Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD. def flatMap[U](f: (T) ⇒ TraversableOnce[U])(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U] Return a new RDD by first applying a function to all elements of this RDD, and then flattening the results. api已经讲解较为清楚，map是将每个元素对应执行f函数，而flatMap对应的是将每个元素执行f函数后将其扁平化 示例 我们采用将每个元素按照空格的方法将每个元素进行分割，分别执行map与flatMap方法。 map方法如下图所示： flatMap方法如下图所示： 来源： CSDN 作者： huanbia 链接： https://blog.csdn.net/huanbia/article/details/51425463

from __future__ import print_function, division from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.master( "local" ) \ .appName( "test" ) \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() sc = spark.sparkContext Part1. RDD 的基本操作 RDD 由于采分散式架构，在计算以及操作是使用 Map 与 Reduce 的方式，与一般单执行绪程式逻辑不同． 本节将介绍基本的 Map 与 Reduce 等基本指令，让各位同学能够熟悉如何操作 RDD． wordsList = [ 'cat' , 'elephant' , 'rat' , 'rat' , 'cat' ] wordsRDD = sc.parallelize(wordsList, 4 ) print(type(wordsRDD)) <class 'pyspark.rdd.RDD'> map (Transform) map 能將 fuction 套用在 rdd 中的每個元素上 def makePlural (word) :

先过一下定义： map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。 flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD,这样就得到了一个由各列表中的元素组成的RDD,而不是一个列表组成的RDD。 有点模糊，没关系，看例子： 我们采用将每个元素按照空格的方法将每个元素进行分割，分别执行map与flatMap方法。 map方法如下图所示： flatMap方法如下图所示： 再看个例子： val rdd = sc.parallelize(List("coffee panda","happy panda","happiest panda party")) 输入 rdd.map(x=>x).collect 结果 res9: Array[String] = Array(coffee panda, happy panda, happiest panda party) 输入 rdd.flatMap(x=>x.split(" ")).collect 结果 res8: Array[String] = Array(coffee, panda, happy, panda, happiest, panda, party) 来源： CSDN 作者： CYJ_fightman 链接： https://blog.csdn.net/CYJ2014go

map函数通常为1行数据处理得到1行数据，有时候需要rdd中的一条数据经过处理后可能需要返回一行以上的数据，有一种比较妥协的解决办法： 平时rdd的map函数返回的是一个tuple，也就是一行数据，现在可以将返回的类型设置为含有多个tuple元素ArrayBuffer，例如 比如我们现在有一个rdd叫 inputrdd var newrdd: RDD[ArrayBuffer[(String, String, String)]] = inputrdd.map(r=>{ var rtn = ArrayBuffer[(String, String, String, String, String, String)]() arrr.append(("aaa","bbb","ccc")) arrr.append(("ddd","eee","fff")) rtn }) 这样rdd中的一行数据就可以返回多行数据了。 来源： CSDN 作者： EnterPine 链接： https://blog.csdn.net/EnterPine/article/details/91868213

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，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来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12 举例：读取文件README.md来创建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一个元素 scala> val b = sc.textFile("README.md") b: org

一、RDD两种操作的简单介绍 1、 Transformation Transformation用于对RDD的创建，RDD只能使用Transformation创建，同时还提供大量操作方法，包括map，filter，groupBy，join等，RDD利用这些操作生成新的RDD，但是需要注意，无论多少次Transformation，在RDD中真正数据计算Action之前都不可能真正运行。 2、Action Action是数据执行部分，其通过执行count，reduce，collect等方法真正执行数据的计算部分。实际上，RDD中所有的操作都是Lazy模式进行，运行在编译中不会立即计算最终结果，而是记住所有操作步骤和方法，只有显示的遇到启动命令才执行。这样做的好处在于大部分前期工作在Transformation时已经完成，当Action工作时，只需要利用全部自由完成业务的核心工作。 二、主要的Transformation中 MAP 操作介绍 1、 map 操作有三个主要的函数： map （一条对一条）； mapToPair （ map 成键值对）； flatMap 一条记录变 n 条（ n>=0 ） 2、MAP ( func ) ：对 rdd 中数据进行计算后得到新RDD。将原数据的每个元素传给函数 func 进行格式化，返回一个新的分布式数据集。 ( 原文： Return a new

Map和flatMap的区别 Transformation 含义 map(func) 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 flatMap(func) 类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) map map()的返回值类型不需要和输入类型一样.这样如果由一个字符串RDD,并且我们的map()函数是用来把字符串解析并返回一个Double的值的,那么此时我们的输入RDD类型就是 RDD[String],而输出类型就是 RDD[Double] eg: //Scala版计算RDD中各值的平方 val input = sc.parallelize(List(1,2,3,4)) val result = input.map(_ * _) println(result.collect().mkString(",")) flatMap 我们希望对每个输入元素生成多个输出元素,实现该功能的操作叫做flatMap(). 和map()类似,我们提供给flatMap()的函数被分别应用到了输入RDD的每个元素上.不过返回的不是一个元素,而是一个返回值序列的迭代器. eg: //Scala中的flatMap()将行数据切分为单词 val lines = sc.parallelize(List("hello

转载前备注: 下面的实验全部在spark-shell中运行即可 #------------------------------------------------------------------------- HDFS到HDFS过程 看看map 和flatmap的位置 Flatmap 和map 的定义 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。 flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD 例子： val rdd = sc.parallelize(List(“coffee panda”,“happy panda”,“happiest panda party”)) 输入 rdd.map(x=>x).collect 结果 res9: Array[String] = Array(coffee panda, happy panda, happiest panda party) 输入 rdd.flatMap(x=>x.split(" ")).collect 结果 res8: Array[String] = Array(coffee, panda, happy, panda, happiest, panda, party) flatMap说明白就是先map然后再flat，再来看个例子 scala>val rdd1 =

Spark中有许许多多的算子来支持各种操作，但其中主要分为两种；一种就是Transformations算子，一种是Action算子。 官方文档 中已经指出了常用的算子。好记性不如烂笔头，在这里记录一下各个算子的作用以及使用方法。 Transformations算子：顾名思义，这种算子的作用就是将一个RDD转换成另一种RDD，有的算子转换过程中还会涉及到parition的变化和Shuffle操作，这里只介绍算子的使用方法，其中的parition和shuffle的具体变换可能不会提到。 Action算子：该算子会触发一个runJob操作，也就是只有使用了Action算子才会将程序提交到集群进行计算，最后会得到一个结果。 SparkConf和JavaSparkContext的初始化。 SparkConf conf = new SparkConf().setMaster( "local" ).setAppName( "TransformationsOperator" ); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); 1 . map(func)。 官方介绍： Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a