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spark map嵌套
spark
flat
map
一定要有返回值吗
答:
Map
Reduce从出现以来,已经成为Apache Hadoop计算范式的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美:大规模日志处理,ETL批处理操作等。 随着Hadoop使用范围的不断扩大,人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。Hadoop 2将资源管
如何实现
map
reduce计算框架以有效实现迭代
答:
Spark对应的写法: lines.flat
Map
( _.split(" ").filter(word => Character.isUpperCase(word(0))).map(word => (word,1)) ) 简单的Spark map函数不适用于这种场景,因为map对于每个输入只能产生单个输出,但这个例子中一行需要产生多个输出。所以,和MapperAPI支持的相比,
Spark的map
函数语义更简单,应用范围更窄...
分析
Spark
会取代Hadoop吗?
答:
Hadoop是一种分布式存储和计算的框架,可以用来存储和处理大规模数据。其中的HDFS(Hadoop分布式文件系统)用于存储数据,而
Map
Reduce用于进行数据处理。Hadoop已经有十多年的历史,是大数据领域的重要基础架构之一,得到了广泛的应用。
Spark
是一种通用的大数据处理框架,可以用来进行数据处理、机器学习、图像处理等...
什么是rdd的转换操作和行动操作
答:
RDD的转换操作和行动操作 一、转换操作 RDD(Resilient Distributed Dataset)的转换操作是指对RDD进行一系列计算转换,生成新的RDD的操作。这些操作是惰性的,意味着它们不会立即计算结果,而是返回一个新的RDD,只有当触发行动操作时,才会真正进行计算。常见的转换操作包括:`
map
`、`flat
Map
`、`filter`、...
spark
用RDD怎么合并连续相同的key
答:
b: org.apache.
spark
.rdd.RDD[String] =
Mapped
RDD[3] at textFile at <console>:12 虽然还有别的方式可以创建RDD,但在本文中我们主要使用上述两种方式来创建RDD以说明RDD的API。
map
map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个...
spark
rdd的
map
操作可以查询sql么
答:
[{icon:'extjs/examples/shared/icons/fam/cog_edit.png',//UseaURLintheiconconfigtooltip:'Edit',handler:function(grid,rowIndex,colIndex){varrec=grid.getStore().getAt(rowIndex);alert("Edit"+rec.get('firstname'));}},{icon:'extjs/examples/restful/images/delete.png',tooltip:'...
Hadoop,
Map
Reduce,YARN和
Spark的
区别与联系
答:
将
spark
运行在资源管理系统上将带来非常多的收益,包括:与其他计算框架共享集群资源;资源按需分配,进而提高集群资源利用率等。FrameWork On YARN 运行在YARN上的框架,包括
Map
Reduce-On-YARN,
Spark
-On-YARN, Storm-On-YARN和Tez-On-YARN。(1)MapReduce-On-YARN:YARN上的离线计算;(2)Spark-On...
请教一个关于使用
spark
读取kafka只能读取一个分区数据的问题_百度知 ...
答:
我使用了三台虚拟机slave122,slave123,slave124作为kafka集群和zk集群;然后生产者和消费者程序以及
spark
消费者程序都是在myeclipse上完成。软件版本为:kafka_2.11-0.10.1.0,spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0,zookeeper-3.4.9 spark消费者程序主要代码如下:
Map
<String, Object> kafka...
spark
处理4亿数据要多久
答:
大概4.5个小时Apache
Spark
是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop
Map
Reduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要...
hadoop,
spark
在虚拟机集群里跑还有性能上的优势吗
答:
作为分布式计算平台,性能是非常重要的一个指标,但绝对不是唯一一个指标。单纯从性能角度上来讲,硬件资源固定,虚拟化增大了开销,必然有所降低。但是虚拟化会带来一些其他方面的功能。资源隔离。有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个
spark
,那还算Ok。但在很多规模很小的团体中,在有限的硬件...
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