摘要:1.1 键值对RDD操作 Mapreduce框架是把数据转为key-value,再聚合为key-values的过程。 在Spark里key-value RDD(pair RDD)同样是最常用的,在每个应用中基本都会用到。 pair RDD如何创建?不是通过sc.parallelize 创建 通常应用
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摘要:1.1 Action操作 前边提到的first() 、collect() 都是Action操作。常用的有: collect():把数据返回驱动器程序中最简单、最常见的操作, 通常在单元测试中使用,数据量不能太大,因为放在内存中,数据量大会内存溢出。 reduce():类似sum() ,如:val s
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摘要:RDD 两种类型的操作: Transform转化操作 和Action行动操作。 Transform操作会由一个RDD 生成一个新的RDD,这个过程中不进行实质计算,只有当第一次Action操作时才会真正计算。 称作Lazy计算,惰性计算。 比如: scala> val a = sc.parallel
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摘要:Spark 可以简单概括为 3 点: Scala 语法 RDD 操作(Transform & Action) 分布式化 做 Spark 开发, 其实就是用 Scala 语言进行 RDD 操作, Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上, 并将操作并行化执行。 Java 工程师做分布式开发的
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摘要:配置免密度登录 执行 ssh-keygen -t rsa#建立 ssh 目录,一路敲回车, 生成的密钥对 id_rsa, id_rsa.pub,默认存储在~/.ssh 目录下 现在给slave1节点设置公钥 执行 ssh-keygen -t rsa#建立 ssh 目录,一路敲回车, 生成的密钥对 i
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摘要:安装环境采用2台虚拟机进行,一台master, 一台slave1 先安装好centos 6.5 两台,并设置静态ip 怎么安装可以参考地址:https://jingyan.baidu.com/article/25648fc1a235c99191fd0008.html 关闭防火墙 设置成disable
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