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1 Spark:使用单键RDD加入2-图-key RDD的最佳策略是什么? - Spark: what's the best strategy for joining a 2-tuple-key RDD with single-key RDD?
2013年07月12 - to be the case that the key values of rdd1 are unique and also that the tuple-key values of rdd2 are unique. I'd like to join the two data sets so that I get
2 <Spark><Key/Value Pairs><RDD>
2017年05月08 - partitioner 比如:你join()两个RDDs,那么相同key的元素会被hash到同一个machine,因此Spark知道结果是hash-partitioned。那么对join所得的RDD进行reduceByKey()会很快。 但是一些transformation不能保证得到已知
3 如何通过spark RDD中的一个键连接两个hashmap - how to join two hashmaps by a key in spark RDD
2015年03月26 - on them such that the hashmap of the same key get merge in scala. 我想在它们上面执行一个连接操作,这样就可以在scala中合并同一个键的hashmap。 RDD1-> {string1,HashMap[{long a,object
4 spark RDDRDD算子
2018年04月17 - ",1))) data: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[30] at parallelize at <console>:27 //对数据集按照key进行默认排序 scala> data.sortByKey
5 Spark RDD、pair RDDRDD分区
2018年03月22 - Spark 只会惰性计算这些 RDD。它们只有第一次在一个行动操作中用到时,才会真正计算。 默认情况下,SparkRDD 会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。 如果想在多个行动操作中重用同一个 RDD,可以使用 RDD
6 Spark PG3. RDD 操作一 基础 ,放入方法,闭包,输出元素, 使用 Key-Value 工作
2016年11月26 - RDD 操作一 基础 ,放入方法,闭包,输出元素,使用 Key-Value 工作 原文地址: http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 仅限交流使用,转载请注明出处。Henvealf/译RDD 提供了两种类型的操作
7 Spark_RDD之基本RDD操作
2018年07月16 - 1.基本转化操作 1.1最常用的两个转化操作时map()和filter()。   map()接收一个函数,把这个函数用于RDD中的每个元素,将函数作用之后的结果作为结果RDD中元素的值。   filter()接收一个函数,将RDD中满足该函数的元素返回放入新的RDD中。   举一个
8 spark rdd详解一(rdd入门)
2016年11月06 - 1.rdd简介与许多专有的大数据处理平台不同,Spark建立在统一抽象的RDD之上,使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景,包括MapReduce,Streaming,SQL,Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象
9 [Spark] SparkRDD编程
2017年01月06 - 本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行。 RDD,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象。RDD是分布式元素的集合,对手的所有操作都可以概括为: 创建RDD 转化已有RDD 调用RDD操作
10 [Spark]Spark RDD 指南四 RDD操作
2017年06月13 - 个输出,用于类似flatMap()这样的操作中3. 使用键值对虽然大多数Spark操作适用于包含任何类型对象的RDD上,但是几个特殊操作只能在键值对的RDD上使用。 最常见的是分布式“shuffle”操作,例如按键分组或聚合元素。在Java中,使用Scala标准库中的scala.Tuple2类来表示键值

 
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