Spark學習進度 RDD運算元

2022-01-10 00:00:32 字數 2274 閱讀 7537

需求

資料格式如下:

在 spark 中, 其實最終 job3 從邏輯上的計算過程是: job3 = (job1.map).filter, 整個過程是共享記憶體的, 而不需要將中間結果存放在可靠的分布式檔案系統中

/ 線性回歸

val points = sc.textfile(...)

.map(...)

.persist(...)

val w = randomvalue

for (i

在這個例子中, 進行了大致 10000 次迭代, 如果在 mapreduce 中實現, 可能需要執行很多 job, 每個 job 之間都要通過 hdfs 共享結果, 熟快熟慢一窺便知

rdd 即是一種資料結構, 同時也提供了上層 api, 同時 rdd 的 api 和 scala 中對集合運算的 api 非常類似, 同樣也都是各種運算元

rdd 的運算元大致分為兩類:

執行 rdd 的時候, 在執行到轉換操作的時候, 並不會立刻執行, 直到遇見了 action 操作, 才會觸發真正的執行, 這個特點叫做 惰性求值 

rdd 是乙個分布式計算框架, 所以, 一定是要能夠進行分割槽計算的, 只有分割槽了, 才能利用集群的平行計算能力

同時, rdd 不需要始終被具體化, 也就是說: rdd 中可以沒有資料, 只要有足夠的資訊知道自己是從誰計算得來的就可以, 這是一種非常高效的容錯方式 

rdd 的容錯有兩種方式rdd 中的運算元從功能上分為兩大類

rdd 中可以存放各種型別的資料, 那麼對於不同型別的資料, rdd 又可以分為三類

filter

運算元的主要作用是過濾掉不需要的內容

/*filter可以過濾掉資料集中的一部分元素

*/@test

def filter(): unit =

輸出:全為偶數

和 map 類似, 但是針對整個分割槽的資料轉換

@test

//1.資料生成

//2.資料處理

//3.獲取結果

//1.資料生成

//2.資料處理

//3.獲取結果

因為他是並行運算,所以index會都出來

sample

sample 運算元可以從乙個資料集中抽樣出來一部分, 常用作於減小資料集以保證執行速度, 並且盡可能少規律的損失

引數

@test

def sample(): unit =

mapvalues

mapvalues 只能作用於 key-value 型資料, 和 map 類似, 也是使用函式按照轉換資料, 不同點是 mapvalues 只轉換 key-value 中的 value

@test

def mapvalues(): unit =

Spark筆記三之RDD,運算元

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