小丑鱼快跑

摘要：RDD是个抽象类，定义了诸如map()、reduce()等方法，但实际上继承RDD的派生类一般只要实现两个方法： def getPartitions: Array[Partition] def compute(thePart: Partition, context: TaskContext): Ne 阅读全文

摘要：问题导读 1、当前集群的可用资源不能满足应用程序的需求，怎么解决？ 2、内存里堆的东西太多了，有什么好办法吗？ 1、WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster uito 阅读全文

摘要：Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作（operations）持久化（或者缓存）一个集合到内存中。当你持久化一个RDD的时候，每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中，并且这些数据可以被这个集合（以及这个集合衍生的其他集合）的动作（action）重复利用。这个能力使后续的动作速度更快 阅读全文

摘要：1、parallelize 并行集合，切片数。默认为这个程序所分配到的资源的cpu核的个数。 查看大小：rdd.partitions.size sc.paralielize(1 to 100,2) 2、rdd持久化 persist() cache() persist() cache() persis 阅读全文

摘要：package com.yl.wordcountimport java.io.Fileimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import scala.collection.Iteratorimport scala.io.Source/** 阅读全文

摘要：scala> val textFile = sc.textFile("/Users/admin/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/README.md") scala> val topWord = textFile.flatMap(_.split(" ")).filter(!_.is 阅读全文

摘要：1、安装完spark，进入spark中bin目录: bin/spark-shell scala> val textFile = sc.textFile("/Users/admin/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/README.md") scala> textFile. 阅读全文