rdd

day7 hadoop 离线数据分析 批量； spark 【spark】 * 环境配置： 安装spark - Local本地模式 ok * spark学习 @Scala环境： 1 shell交互环境 启动：spark-shell；（默认进入且自带）： 命令学习： 实验案例： 1 wordcount： textFile("input")：读取本地文件input文件夹数据； flatMap(_.split(" "))：压平操作，按照空格分割符将一行数据映射成一个个单词； map((_,1))：对每一个元素操作，将单词映射为元组； reduceByKey(_+_)：按照key将值进行聚合，相加； collect：将数据收集到Driver端展示。 *** RDD： 1 RDD认识： 概念认知： 分布式对象集合； 本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区， 每个分区就是一个数据集片段， 并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上， 从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算 弹性数据集； RDD提供了一种高度受限的共享内存模型？？？？； RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算； 只读 操作理解： 创建： 转换：理解 - 输入RDD，输出RDD；存在“父子”依赖关系 具体：父子RDD分区的对应关系； 行动：理解 - 输入RDD，输出值； 官方性名词理解：

Python3实战Spark大数据分析及调度 搜索QQ号直接加群获取其它学习资料：715301384 部分课程截图： 链接：https://pan.baidu.com/s/12VDmdhN4hr7ypdKTJvvgKg 提取码：cv9z PS：免费分享，若点击链接无法获取到资料，若如若链接失效请加群 其它 资源在群里，私聊管理员即可免费领取；群——715301384，点击加群 ，或扫描二维码 第1章 课程介绍 课程介绍 1-1 PySpark导学 试看 1-2 OOTB环境演示 第2章 实战环境搭建 工欲善其事必先利其器，本章讲述JDK、Scala、Hadoop、Maven、Python3以及Spark源码编译及部署 2-1 -课程目录 2-2 -Java环境搭建 2-3 -Scala环境搭建 2-4 -Hadoop环境搭建 2-5 -Maven环境搭建 2-6 -Python3环境部署 2-7 -Spark源码编译及部署 第3章 Spark Core核心RDD 本章详细讲解RDD是什么以及特性(面试常考)、Spark中两个核心类SparkContext和SparkConf、pyspark启动脚本分析、RDD的创建方式以及如何使用IDE开发Python Spark应用程序并提交到服务器上运行 3-1 -课程目录 3-2 -RDD是什么 3-3 -通过电影描述集群的强大之处 3-4

I have a big RDD of Strings (obtained through a union of several sc.textFile(...)) . I now want to search for a given string in that RDD, and I want the search to stop when a "good enough" match has been found. I could retrofit foreach , or filter , or map for this purpose, but all of these will iterate through every element in that RDD, regardless of whether the match has been reached. Is there a way to short-circuit this process and avoid iterating through the whole RDD? zero323 I could retrofit foreach, or filter, or map for this purpose, but all of these will iterate through every element

Spark是时下非常热门的大数据计算框架，以其卓越的性能优势、独特的架构、易用的用户接口和丰富的分析计算库，正在工业界获得越来越广泛的应用。与Hadoop、HBase生态圈的众多项目一样，Spark的运行离不开JVM的支持。由于Spark立足于内存计算，常常需要在内存中存放大量数据，因此也更依赖JVM的垃圾回收机制（GC）。并且同时，它也支持兼容批处理和流式处理，对于程序吞吐量和延迟都有较高要求，因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要。本文主要讲述如何针对Spark应用程序配置JVM的垃圾回收器，并从实际案例出发，剖析如何进行GC调优，进一步提升Spark应用的性能。 问题介绍 随着Spark在工业界得到广泛使用，Spark应用稳定性以及性能调优问题不可避免地引起了用户的关注。由于Spark的特色在于内存计算，我们在部署Spark集群时，动辄使用超过100GB的内存作为Heap空间，这在传统的Java应用中是比较少见的。在广泛的合作过程中，确实有很多用户向我们抱怨运行Spark应用时GC所带来的各种问题。例如垃圾回收时间久、程序长时间无响应，甚至造成程序崩溃或者作业失败。对此，我们该怎样调试Spark应用的垃圾收集器呢？在本文中，我们从应用实例出发，结合具体问题场景，探讨了Spark应用的GC调优方法。 按照经验来说，当我们配置垃圾收集器时，主要有两种策略—

I am trying to read strings from a text file, but I want to limit each line according to a particular size. For example; Here is my representing the file. aaaaa\nbbb\nccccc When trying to read this file by sc.textFile, RDD would appear this one. scala> val rdd = sc.textFile("textFile") scala> rdd.collect res1: Array[String] = Array(aaaaa, bbb, ccccc) But I want to limit the size of this RDD. For example, if the limit is 3, then I should get like this one. Array[String] = Array(aaa, aab, bbc, ccc, c) What is the best performance way to do that? zero323 Not a particularly efficient solution (not

Spark学习之路Spark之RDD 目录 一、RDD的概述 1.1　什么是RDD？ RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做 弹性分布式数据集 ， 是Spark中最基本的数据抽象 ，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。 1.2　RDD的属性 （1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。 （2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。 （3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。 （4）一个Partitioner

According to the Spark RDD docs : All transformations in Spark are lazy, in that they do not compute their results right away...This design enables Spark to run more efficiently. There are times when I need to do certain operations on my dataframes right then and now . But because dataframe ops are " lazily evaluated " (per above), when I write these operations in the code, there's very little guarantee that Spark will actually execute those operations inline with the rest of the code. For example: val someDataFrame : DataFrame = getSomehow() val someOtherDataFrame : DataFrame = getSomehowAlso