rdd

The below code will read from the hbase, then convert it to json structure and the convert to schemaRDD , But the problem is that I am using List to store the json string then pass to javaRDD, for data of about 100 GB the master will be loaded with data in memory. What is the right way to load the data from hbase then perform manipulation,then convert to JavaRDD. package hbase_reader; import java.io.IOException; import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org

When I execute below command: scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)),4).partitionBy(new HashPartitioner(10)).persist() rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[10] at partitionBy at <console>:22 scala> rdd.partitions.size res9: Int = 10 scala> rdd.partitioner.isDefined res10: Boolean = true scala> rdd.partitioner.get res11: org.apache.spark.Partitioner = org.apache.spark.HashPartitioner@a It says that there are 10 partitions and partitioning is done using HashPartitioner . But When I execute below command: scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6))

RDD 中操作分类两大类型：转换( transformation )和行动( action ) 转换：通过操作将一个RDD转换成另外一个RDD。 行动：将一个RDD进行求值或者输出。 所有这些操作主要针对两种类型的RDD： (1) 数值RDD (2) 键值对RDD 我们用的最多的就是键值对RDD，然后引起一些比如说数据的不平衡，这个也就是键值对RDD引起 的。 RDD的所有转换操作都是懒执行的，只有当行动操作出现的时候Spark才会去真的运行，也就是说不 管你前面定义了多少RDD的转换，你在做这件事的时候它是不执行的，只有你在触发RDD的action操 作的时候，它所有你前面定义的东西，它才会全部执行，那为什么这么做呢？其实spark是为了做优 化，就是在你定义的这条路径里面，就是不是所有人都能够定义的非常优化的一些操作，这个时候 spark就会去为你分析你的执行路径是否是最优的，如果不是最优的，它会帮你去把它做到最优化， 因为你前面都还没有触发，所以说spark可以决定哪些东西能触发，哪些东西不能触发，比如说你前 面定义了很多的转换操作，但是最后你没有设置一个行动操作，OK，那前面这些步骤对spark来说都 是无用的，也就是说我不用动这些东西，那么这个就是RDD的操作。 转换操作：是从一个RDD转换到另外一个RDD，也就是说它的输出结果是另外一个RDD。 行动操作

I need to generate a full list of row_numbers for a data table with many columns. In SQL, this would look like this: select key_value, col1, col2, col3, row_number() over (partition by key_value order by col1, col2 desc, col3) from temp ; Now, let's say in Spark I have an RDD of the form (K, V), where V=(col1, col2, col3), so my entries are like (key1, (1,2,3)) (key1, (1,4,7)) (key1, (2,2,3)) (key2, (5,5,5)) (key2, (5,5,9)) (key2, (7,5,5)) etc. I want to order these using commands like sortBy(), sortWith(), sortByKey(), zipWithIndex, etc. and have a new RDD with the correct row_number (key1,

I am trying to perform matrix multiplication using Apache Spark and Java. I have 2 main questions: How to create RDD that can represent matrix in Apache Spark? How to multiply two such RDDs? All depends on the input data and dimensions but generally speaking what you want is not a RDD but one of the distributed data structures from org.apache.spark.mllib.linalg.distributed . At this moment it provides four different implementations of the DistributedMatrix IndexedRowMatrix - can be created directly from a RDD[IndexedRow] where IndexedRow consist of row index and org.apache.spark.mllib.linalg

一、简述 　　RDD：核心抽象 　　一个RDD在抽象上代表一个hdfs文件， 　　分布式数据集：元素集合包含数据，实际上是被分区的，分为多个分区散落在spark集群中的不同节点（一批节点上的一批数据就是RDD）。 　　最重要特性：提供了容错性，节点失败中自动恢复。默认放在内存，内存不够，被写入磁盘。 二、RDD的创建 第一种创建方式：从文件中加载 >>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/pairrdd/word.txt") >>> pairRDD = lines.flatMap(lambda line : line.split(" ")).map(lambda word : (word,1)) >>> pairRDD.foreach(print) 第二种创建方式：通过并行集合（列表）创建RDD >>> list = ["Hadoop","Spark","Hive","Spark"] >>> rdd = sc.parallelize(list) >>> pairRDD = rdd.map(lambda word : (word,1)) >>> pairRDD.foreach(print) 三、常用键值对转换 >>> pairRDD.reduceByKey(lambda a,b : a+b).foreach