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1 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 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
4 Spark RDD 常用算子
2017年07月12 - )) } /** * Pass each value in the key-value pair RDD through a map function without changing the keys; * this also retains the original RDD's partitioning. */ def
5 sparkrdd,2】RDD基本转换算子
2017年07月21 - ( line => line . split ( "\\s+" )) mapresult : org . apache . spark . rdd
6 spark RDD的相关特性
2018年03月25 - spark CORE RDDspark的基石 https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/RDD.scala resilient
7 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
8 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
9 spark学习三 RDD详解
2014年07月22 - 如下:// SparkContext根据文件/目录及可选的分片数创建RDD, 这里我们可以看到Spark与Hadoop MapReduce很像 // 需要InputFormat, Key、Value的类型,其实Spark使用的Hadoop的InputFormat, Writable类型。 def textFile
10 Spark 源码分析 -- RDD
2013年12月24 - operations available only on RDDs of key-value pairs, such as `groupByKey` and `join` org.apache.spark.rdd.DoubleRDDFunctions: contains operations available

 
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