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sCAlA rDD

val count = sc.accumulator(0) rdd.map(_._1).take(n).map(v => { val c = count.get count.add(1) (c, v) })saveAsTextfile("hdfs://.....")

Spark RDD的英文是Resilient Distributed Datasets,即弹性分布式数据集。通俗一点讲,Spark是做大数据处理的,RDD是其中极为重要的数据抽象,海量数据会被拆分为多个分片放在不同的集群节点上,RDD就是这些分布式数据的集合。在Spark Scala中,...

def randomSplit(weights: Array[Double], seed: Long = Utils.random.nextLong): Array[RDD[T]] 该函数根据weights权重,将一个RDD切分成多个RDD。 该权重参数为一个Double数组 第二个参数为random的种子,基本可忽略。 scala> var rdd = sc.ma...

一般来讲,对于陌生的名词,大家的第一个反应都是“What is it?”。 RDD是Spark的核心内容,在Spark的官方文档中解释如下:RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见,其中有两个关键词:f...

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解 Person类...

为了在IDEA中编写scala,今天安装配置学习了IDEA集成开发环境。IDEA确实很优秀,学会之后,用起来很顺手。关于如何搭建scala和IDEA开发环境,请看文末的参考资料。 用Scala和Java实现WordCount,其中Java实现的JavaWordCount是spark自带的例

rddData = sc.parallelize(map, partitonNum)

如何创建RDD? 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[In...

下载IMG2.0或者GGMM工具进行替换...见你是菜鸟级别的MOD..使用者..建议下载GGMM.替换工具这个比较简单.!

Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到. 当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用. 下面我转一份别人的资料,讲的很清楚....

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