我用Window.sum函数以获取RDD中值的总和，但是当我将数据框架转换为RDD时，我发现结果只有一个分区。何时发生重新分配？valrdd=sc.parallelize(List(1,3,2,4,5,6,7,8),4)valdf=rdd.toDF("values").withColumn("csum",sum(col("values")).over(Window.orderBy("values")))df.show()println(s"numPartitions${df.rdd.getNumPartitions}")//1//dfis://+------+----+//|values|cs
RDD是Spark的核心概念，它是一个只读的、可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，可在多次计算间重用。Spark用Scala语言实现了RDD的API，程序员可以通过调用API实现对RDD的各种操作，从而实现各种复杂的应用。一、RDD创建Spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD，该方法把文件的URI作为参数，这个URI可以是本地文件系统的地址、分布式文件系统HDFS的地址，或者是AmazonS3的地址等。1.从文件系统中加载数据创建RDD（1）从本地文件系统中加载数据//spark-shell交互式环境中，执行scala>vallines=
一、转换算子（Transformation）返回一个新的RDD；惰性，遇到动作算子才会触发执行；不存储实际数据，只存储转换规则，遇到动作算子根据规则对数据进行处理。1、单值类型针对value进行处理的相关算子。（1）map算子：一对一的转换操作根据用户传入的自定义转换规则(函数)，将数据一对一的转换成为一个新的RDD。map算子是作用在每个分区、每个元素上，对每个元素执行自定义的函数。演示：对列表中的每一个元素进行+1操作 （2）groupBy算子：用于执行分组操作根据传入的函数对数据进行分组操作，每一组都是一个迭代器（列表）演示：将数据分为奇数和偶数转换前： 转换后：其中，mapValues
假设我有以下两个RDD，具有以下key对值。rdd1=[(key1,[value1,value2]),(key2,[value3,value4])]和rdd2=[(key1,[value5,value6]),(key2,[value7])]现在，我想通过键值加入它们，所以例如我想返回以下内容ret=[(key1,[value1,value2,value5,value6]),(key2,[value3,value4,value7])]我该如何在Spark中使用Python或Scala做到这一点？一种方法是使用join，但join会在元组内创建一个元组。但我希望每个键值对只有一个元组。
假设我有以下两个RDD，具有以下key对值。rdd1=[(key1,[value1,value2]),(key2,[value3,value4])]和rdd2=[(key1,[value5,value6]),(key2,[value7])]现在，我想通过键值加入它们，所以例如我想返回以下内容ret=[(key1,[value1,value2,value5,value6]),(key2,[value3,value4,value7])]我该如何在Spark中使用Python或Scala做到这一点？一种方法是使用join，但join会在元组内创建一个元组。但我希望每个键值对只有一个元组。
如果我有一个不再需要的RDD，如何从内存中删除它？以下是否足以完成这项工作:delthisRDD谢谢! 最佳答案 不，delthisRDD还不够，它只会删除指向RDD的指针。您应该调用thisRDD.unpersist()删除缓存的数据。供您引用，Spark使用惰性计算模型，这意味着当您运行此代码时:>>>thisRDD=sc.parallelize(xrange(10),2).cache()您不会真正缓存任何数据，它只会在RDD执行计划中标记为“待缓存”。你可以这样检查:>>>printthisRDD.toDebugString(
如果我有一个不再需要的RDD，如何从内存中删除它？以下是否足以完成这项工作:delthisRDD谢谢! 最佳答案 不，delthisRDD还不够，它只会删除指向RDD的指针。您应该调用thisRDD.unpersist()删除缓存的数据。供您引用，Spark使用惰性计算模型，这意味着当您运行此代码时:>>>thisRDD=sc.parallelize(xrange(10),2).cache()您不会真正缓存任何数据，它只会在RDD执行计划中标记为“待缓存”。你可以这样检查:>>>printthisRDD.toDebugString(
我在转换方面有问题RDD对象collection对象，有什么逻辑如何做？行样本：11-06-05-2016,Euro,EUR,0.803代码：valexRDD=sc.textFile(exchangeRatesPath).cache()exRDD.map(l=>l).map(rec=>(rec.split(",")(0)->rec.split(",")(3).toDouble))我的错误是什么？看答案从我从您的问题中了解的内容，您想创建collections的Map(date->amount)。但是你很惊讶Tuple2(String,Double)收藏。如果我了解您正确，那么您可以通过vale
我有一条简单的线:line="Hello,world"我想将它转换为只有一个元素的RDD。我试过了sc.parallelize(line)但它得到:sc.parallelize(line).collect()['H','e','l','l','o',',','','w','o','r','l','d']有什么想法吗？ 最佳答案 尝试使用List作为参数:sc.parallelize(List(line)).collect()返回res1:Array[String]=Array(hello,world)
我有一条简单的线:line="Hello,world"我想将它转换为只有一个元素的RDD。我试过了sc.parallelize(line)但它得到:sc.parallelize(line).collect()['H','e','l','l','o',',','','w','o','r','l','d']有什么想法吗？ 最佳答案 尝试使用List作为参数:sc.parallelize(List(line)).collect()返回res1:Array[String]=Array(hello,world)
