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spark parallelize参数
Spark
中
parallelize
函数和makeRDD函数的区别
答:
Spark
主要提供了两种函数:
parallelize
和makeRDD:1)parallelize的声明:def parallelize[T: ClassTag](seq: Seq[T],numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T]2)makeRDD的声明:def makeRDD[T: ClassTag](seq: Seq[T],numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T]def makeRDD[T: ClassTag](...
Spark
中
parallelize
函数和makeRDD函数的区别
答:
Spark
主要提供了两种函数:
parallelize
和makeRDD:1)parallelize的声明:defparallelize[T:ClassTag](seq:Seq[T],numSlices:Int=defaultParallelism):RDD[T]2)makeRDD的声明:defmakeRDD[T:ClassTag](seq:Seq[T],numSlices:Int=defaultParallelism):RDD[T]defmakeRDD[T:ClassTag](seq:Seq[(T,Seq[String...
pyspark 查看默认conf
答:
Spark
Context是Spark功能的入口SparkContext()的初始化方法可以以
参数
来配置Spark,但是他首先会查找conf参数;conf参数对应的是SparkConf()类中的配置,然后调用方法确检测,确保SparkContext只在驱动程序上创建;最后得到一个SparkContext对象(sc)。通过
parallelize
()或者textFile()方法返回一个RDD对象。parallel...
Spark
中
parallelize
函数和makeRDD函数的区别
答:
makeRDD函数可以为数据提供位置信息,而
parallelize
则五此功能。2、makeRDD函数提供了位置信息的代码 scala> val iteblog1 = sc.parallelize(List(1,2,3))iteblog1: org.apache.
spark
.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[10] at parallelize at <console>:21 scala> val iteblog2 = sc.makeRDD(Li...
如何用Python写
spark
答:
1.RDD是PariRDD类型 def add1(line):return line[0] + line[1]def add2(x1,x2):return x1 + x2 sc =
Spark
Context(appName="gridAnalyse")rdd = sc.
parallelize
([1,2,3])list1 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(lambda (x1,x2) : x1 + x2).collect() #只有一个
参
...
spark
用RDD怎么合并连续相同的key
答:
RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。scala> val a = sc.
parallelize
(1 to 9, 3)a: org.apache.
spark
.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12 举...
spark
中怎么将读取的每一行的数据按某几行拼接成一行? 新手,求指教,谢...
答:
=> x ::: y).map(_.reverse mkString " ")sc.
parallelize
(x).saveAsTextFile(_to)textFile 不能指定分区数目,所以只能parallelize, n是每几行一合并,RDD的aggregate方法与foldLeft类似,因为RDD并行,合并之后的行间顺序不确定的下面给出非RDD操作示例 val s = List("123", "234", "345",...
spark
三类算子小总结
答:
val b = a.map(_.length)//导入数据使用
parallelize
方式 val c = a.zip(b) c .collect res0: Array[(String, Int)] = Array((dog,3), (salmon,6), (salmon,6), (rat,3), (elephant,8)) ...
spark
既要根据key分区又要根据value排序怎么办
答:
} } object Test { def main(args: Array[String]) { val conf=new
Spark
Conf()val sc=new SparkContext(conf)//模拟5个分区的数据 val data=sc.
parallelize
(1 to 10,5)//根据尾号转变为10个分区,分写到10个文件 data.map((_,1)).partitionBy(new UsridPartitioner(10)).sa ...
Spark
解决构建倒排索引问题的步骤
答:
相比于MapReduce,采用
spark
解决问题则简单得多:用户无需受限于(MapReduce中的)Mapper、Combiner和Reducer等组件要求的固定表达方式,而只需将解决方案翻译成
Spark
提供的丰富算子即可。总结起来,用Spark解决问题可以分为以下几个步骤:1、读取自定目录下所有文本文件列表,并通过
parallelize
算子将文件划分成K...
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parallelize在spark中
spark创建dataframe
parallelize函数是干啥的
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spark submit 参数
parallelize
parallelized
sparksubmit传入参数