rdd

This question already has an answer here: How to get a value from the Row object in Spark Dataframe? 3 answers I am currently exploring how to call big hql files (contains 100 line of an insert into select statement) via sqlContext. Another thing is, The hqls files are parameterize, so while calling it from sqlContext, I want to pass the parameters as well. Have gone through loads of blogs and posts, but not found any answers to this. Another thing I was trying, to store an output of rdd into a variable. pyspark max_date=sqlContext.sql("select max(rec_insert_date) from table") now want to pass

I am trying to access the dependencies of an RDD. In Scala it is a pretty simple code: scala> val myRdd = sc.parallelize(0 to 9).groupBy(_ % 2) myRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[2] at groupBy at <console>:24 scala> myRdd.dependencies res0: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.ShuffleDependency@6c427386) But dependencies is not available in PySpark. Any pointers on how I can access them? >>> myRdd.dependencies Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'PipelinedRDD' object has no attribute

I have two RDD[Array[String]], let's call them rdd1 and rdd2. I would create a new RDD containing just the entries of rdd2 not in rdd1 (based on a key). I use Spark on Scala via Intellij. I grouped rdd1 and rdd2 by a key (I will compare just the keys of the two rdds): val rdd1Grouped = rdd1.groupBy(line => line(0)) val rdd2Grouped = rdd2.groupBy(line => line(0)) Then, I used a leftOuterJoin : val output = rdd1Grouped.leftOuterJoin(rdd2Grouped).collect { case (k, (v, None)) => (k, v) } but this doesn't seem to give the correct result. What's wrong with it? Any suggests? Example of RDDS (every

目录 1、创建键值对RDD 从文件加载 通过并行集合创建 2、常用的键值对RDD转换操作（reduceByKey和groupByKey） 3、keys,values.sortByKey,mapValues,join 4、综合实例 1、创建键值对RDD 从文件加载 通过并行集合创建 2、常用的键值对RDD转换操作（reduceByKey和groupByKey） groupByKey的valueList以Iterable的形式保存（放在Iterable容器中） 用groupByKey和reduceByKey完成词频统计 3、keys,values.sortByKey,mapValues,join keys：把key取出形成新的RDD values：与keys同理 sortByKey()：默认按Key升序排序（false为降序） sortBy()：.sortBy(_._2,false)按值降序排序 mapValues(fanc) 只对value进行操作 join 4、综合实例 来源： https://blog.csdn.net/helloworld0906/article/details/102729906

Spark工作原理入门 文章目录 Spark工作原理入门 1.功能概要 基本描述 运用场景 实际使用 2.模块组成 HDFS MLlib Mesos Tachyon GraphX Spark SQL Spark Streaming 3.Spark核心对象RDD的处理 什么是RDD？ RDD的属性 RDD的处理流程 RDD的运算 4.核心逻辑架构 Spark的任务提交流程 名词解释 Driver SparkContext RDD DAG Scheduler TaskScheduler Worker Executor 划分Stage Spark运行逻辑 DagScheduler 和 TaskScheduler 的任务交接 5.测试用例 6.总结 1.功能概要 基本描述 Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。 对于Spark这样的分布式计算系统，任务会分发到多台机器上执行，榨干有限的集群资源来实现快速并行计算达到高效快速， Spark优先考虑使用各节点的内存作为存储 ，当内存不足时都会考虑使用磁盘，这极大地减少了磁盘I/O，提供了任务执行的效率，使得Spark适用于实时计算、迭代计算、流式计算等场景。在实际场景中

import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import java.util.Arrays; import java.util.List; //通过并行化集合创建RDD public class ParallelizeCollection { public static void main(String[] args) { //创建Sparkconf SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("ParallelizeCollection") .setMaster("local"); //创建javaSparkContent JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); //要通过并行化集合方式创建RDD，那么就调用SparkContext以及其子类的parallelize()的方法 List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2,

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43087634/article/details/84398036 https://www.jianshu.com/p/8ab678331d95 https://www.cnblogs.com/lestatzhang/p/10611320.html 1.RDD （1）RDD是一个懒执行的不可变的可以支持Lambda表达式的并行数据集合。 （2）RDD的最大好处就是简单，API的人性化程度很高。 （3）RDD的劣势是性能限制，它是一个JVM驻内存对象，这也就决定了存在GC的限制和数据增加时Java序列化成本的升高。 2.DataFrame （1）DataFrame也是一个分布式数据容器，而且记录数据的结构信息，即schema，支持嵌套数据类型（struct、array和map）。 （2）DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低. （3）Dataframe的劣势在于在编译期缺少类型安全检查，导致运行时出错 对比 ： （1）RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。 （2