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Apache Spark 的 RDD(弹性分布式数据集)是用于并行处理的基石,能够容错且具有高吞吐量。
配置 Spark 需要设置 Python 环境和 Spark 环境:
使用 parallelize
方法将本地数据集转换为 RDD。
flatMap
方法flatMap
接收一个函数,将每个元素转换为多个元素,适用于文本数据拆分。reduceByKey
方法聚合每个商品的总销量。除了 reduceByKey
,还有:
reduce
aggregate
fold
groupBy
groupByKey
combineByKey
aggregateByKey
collect
map
、flatMap
、filter
、mapPartitions
、union
、subtract
、distinct
、sample
、groupBy
、join
、cogroup
、cartesian
、repartition
、coalesce
、partitionBy
、zip
、zipWithIndex
、keys
、values
、flatMapValues
、mapValues
repartition
和 coalesce
调整分区数。partitionBy
使用自定义分区器。mapPartitions
处理整个分区的数据。broadcast
广播小数据集。reduceByKey
与 aggregateByKey
区别reduceByKey
适用于简单聚合操作。aggregateByKey
提供高度自定义的聚合逻辑。提供了 flatMap
、日志文件分析、商品销售数据聚合的代码示例。
本笔记详细介绍了 Spark RDD 的操作,包括环境配置、创建 RDD、使用 flatMap
和其他转换操作,以及数据聚合方法。还包括了复杂数据处理的示例,如日志文件分析和商品销售数据聚合,以及如何有效进行数据分区和重组操作的策略。通过这些知识点和示例,可以高效地处理和分析大规模数据集,优化 Spark 作业的性能和资源利用率。在实际应用中,根据数据特性和作业需求选择合适的方法和策略至关重要。
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