[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之filter算子
返回第三章第四个filter：过滤 RDD在今天的最后，我们再来学习一下，与 map 一样常用的算子：filter。filter，顾名思义，这个算子的作用，是对 RDD 进行过滤。就像是 map 算子依赖其映射函数一样，filter 算子也需要借助一个判定函数 f，才能实现对 RDD 的过滤转换。所谓判定函数，它指的是类型为（RDD 元素类型） => （Boolean）的函数。可以看到，判....
[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之flatMap算子
返回第二章第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，对于给定映射函数 f，flatMap(f) 以元素为粒度，对 RDD 进行数据转换。不过，与前两者相比，flatMap 的映射函数 f 有着显著的不同。对于....
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[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之mapPartitions算子
返回第一章第二个mapPartitions：以数据分区为粒度的数据转换按照介绍算子的惯例，我们还是先来说说 mapPartitions 的用法。mapPartitions，顾名思义，就是以数据分区为粒度，使用映射函数 f 对 RDD 进行数据转换。对于上述单词哈希值计数的例子，我们结合后面的代码，来看看如何使用 mapPartitions 来改善执行性能：// 把普通RDD转换为Paired R....
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[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之map算子
序章第一个map. 以元素为粒度的数据转换我们先来说说 map 算子的用法：给定映射函数 f，map(f) 以元素为粒度对 RDD 做数据转换。其中 f 可以是带有明确签名的带名函数，也可以是匿名函数，它的形参类型必须与 RDD 的元素类型保持一致，而输出类型则任由开发者自行决定。我们使用如下代码，把包含单词的 RDD 转换成元素为（Key，Value）对的 RDD，后者统称为 Paired R....
如何在使用SparkShell和RDD（新）_EMR on ECS_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)
本文为您介绍如何使用Spark Shell，以及RDD的基础操作。
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