rdd

code below: def main(args: Array[String]) { val sc = new SparkContext val sec = Seconds(3) val ssc = new StreamingContext(sc, sec) ssc.checkpoint("./checkpoint") val rdd = ssc.sparkContext.parallelize(Seq("a","b","c")) val inputDStream = new ConstantInputDStream(ssc, rdd) inputDStream.transform(rdd => { val buf = ListBuffer[String]() buf += "1" buf += "2" buf += "3" val other_rdd = ssc.sparkContext.parallelize(buf) // create a new rdd rdd.union(other_rdd) }).print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } and throw exception: java.io.NotSerializableException: DStream checkpointing has been

So I have an RDD of something like this RDD[(Int, List)]] Where a single element in the RDD looks like (1, List(1, 2, 3)) My question is how can I expand the key value pair to something like this (1,1) (1,2) (1,3) Thank you rdd.flatMap { case (key, values) => values.map((key, _)) } etov And in Python (based on @seanowen's answer): rdd.flatMap(lambda x: map(lambda e: (x[0], e), x[1])) 来源： https://stackoverflow.com/questions/36392938/spark-expansion-of-rddkey-list-to-rddkey-value

RDD编程 基础Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD可以包含Python、java、Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。两种方法创建RDD： 1. 读取一个外部数据集 2. 在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合（比如list和set）。 RDD 支持的操作： 1. 转化操作（transformation）：一个RDD生成一个新的RDD。 2. 行动操作（action）：会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部。 3. 虽可以在任何时候定义新的RDD，但Spark只会惰性计算这些RDD。他们只有第一次在一个行动操作中用到时，才会真正计算。 4. 默认情况下，Spark的RDD会在你每次对他们进行行动操作时重新计算。（在任何时候都能进行重算是我们为什么把RDD描述为“弹性的原因”）如果想在多个行动操作中重用同一个RDD，可以使用RDD.persist()让Spark把这个RDD缓存下来。 每个Spark程序或shell会话都按如下方式工作。 1. 从外部数据创建出输入RDD。 2. 使用诸如filter()这样的转化操作对RDD进行转化，以定义新的RDD。 3. 告诉Spark对需要被重用的中间结果RDD执行persist()操作。 4.

RDD编程 基础Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD可以包含Python、java、Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。两种方法创建RDD： 1. 读取一个外部数据集 2. 在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合（比如list和set）。 RDD 支持的操作： 1. 转化操作（transformation）：一个RDD生成一个新的RDD。 2. 行动操作（action）：会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部。 3. 虽可以在任何时候定义新的RDD，但Spark只会惰性计算这些RDD。他们只有第一次在一个行动操作中用到时，才会真正计算。 4. 默认情况下，Spark的RDD会在你每次对他们进行行动操作时重新计算。（在任何时候都能进行重算是我们为什么把RDD描述为“弹性的原因”）如果想在多个行动操作中重用同一个RDD，可以使用RDD.persist()让Spark把这个RDD缓存下来。 每个Spark程序或shell会话都按如下方式工作。 1. 从外部数据创建出输入RDD。 2. 使用诸如filter()这样的转化操作对RDD进行转化，以定义新的RDD。 3. 告诉Spark对需要被重用的中间结果RDD执行persist()操作。 4.

I normally read and write files in Spark using .gz, which the number of files should be the same as the number of RDD partitions. I.e. one giant .gz file will read in to a single partition. However, if I read in one single .bz2, would I still get one single giant partition? Or will Spark support automatic split one .bz2 to multiple partitions? Also, how do I know how many partitions it would be while Hadoop read in it from one bz2 file. Thanks! However, if I read in one single .bz2, would I still get one single giant partition? Or will Spark support automatic split one .bz2 to multiple

Spark Streaming 导读 介绍 入门 原理 操作 Table of Contents 1. Spark Streaming 介绍 2. Spark Streaming 入门 2. 原理 3. 操作 1. Spark Streaming 介绍 导读 流式计算的场景 流式计算框架 Spark Streaming 的特点 新的场景 通过对现阶段一些常见的需求进行整理, 我们要问自己一个问题, 这些需求如何解决? 场景 解释 商品推荐 京东和淘宝这样的商城在购物车, 商品详情等地方都有商品推荐的模块 商品推荐的要求 快速的处理, 加入购物车以后就需要迅速的进行推荐 数据量大 需要使用一些推荐算法 工业大数据 现在的工场中, 设备是可以联网的, 汇报自己的运行状态, 在应用层可以针对这些数据来分析运行状况和稳健程度, 展示工件完成情况, 运行情况等 工业大数据的需求 快速响应, 及时预测问题 数据是以事件的形式动态的产品和汇报 因为是运行状态信息, 而且一般都是几十上百台机器, 所以汇报的数据量很大 监控 一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控 监控的需求 要针对各种数据库, 包括 MySQL , HBase 等进行监控 要针对应用进行监控, 例如 Tomcat , Nginx , Node.js 等 要针对硬件的一些指标进行监控, 例如 CPU , 内存, 磁盘 等