[Spark經驗一]Spark RDD計算使用的函式裡儘量不要使用全域性變數
相關推薦
[Spark經驗一]Spark RDD計算使用的函式裡儘量不要使用全域性變數
比如RDD裡的計算呼叫了別的元件類裡的方法(比如hbase裡的put方法),那麼序列化時,會將該方法所屬的物件的所有變數都序列化的,可能有些根本沒有實現序列化導致直接報錯。也就是spark的a
自定義函式內可以使用全域性變數嗎?答案是不可以,需要關鍵字global
區域性變數是函式內部定義的變數,其作用域是所在的函式。如果函式外還有一個跟區域性變數名字一樣的變數,程式會認為它們兩個是完全不同的兩個變數。當退出函式的時候,其中的區域性變數就同時被清除。全域性變數是定義在所有函式以外的變數,其作用域是整個php檔案,但是在使用者自定義的函
ajax同步請求,可將回調函式data定義為全域性變數
在使用ajax請求時,如果想要在其它地方使用到請求返回的引數內容,我們可以將ajax設定為同步請求 。 舉個例子: <script type="text/javascript"> var login = function(){ var type
spark 教程一 RDD和核心概念
coalesce reg ntb red gre 保存 所有 lec 會有 1.RDD 的介紹 RDD 是spark的核心概念,可以將RDD是做數據庫中的一張表,RDD可以保存任何類型的數據,可以用API來處理RDD及RDD中的數據,類似於Mapreduce, RDD
Spark優化(一):避免重複RDD
避免建立重複的RDD 通常來說,我們在開發一個Spark作業時,首先是基於某個資料來源(比如Hive表或HDFS檔案)建立一個初始的RDD;接著對這個RDD執行某個運算元操作,然後得到下一個RDD,以此類推,迴圈往復,直到計算出最終我們需要的結果。 在這個過程中,多個RD
學習大資料課程 spark 基於記憶體的分散式計算框架(二)RDD 程式設計基礎使用
學習大資料課程 spark 基於記憶體的分散式計算框架(二)RDD 程式設計基礎使用 1.常用的轉換 假設rdd的元素是: {1,2,2,3} 很多初學者,對大資料的概念都是模糊不清的,大資料是什麼,能做什麼,學的時候,該按照什麼線路去學習,學完
spark原始碼《一》RDD
spark發展至今,核心設計沒什麼大變化,如果想快速瞭解底層實現,可以去看早期的原始碼, Branch-0.5分支的,https://github.com/apache/spark/tree/branch-0.5,github直接可以找到,相比spark2.x原始碼的龐大, 動輒
Spark一些常用的資料處理方法-1.RDD計算
在Spark實際應用中,會用到很多數值處理方法,我將一些比較常用的方法寫在這裡,供新手向的學習參考一下。 1.1 讀取檔案至RDD var rdd = sc.textFile("檔案路徑") var rddfromhdfs = sc.textFil
使用spark rdd計算手機在基站停留時間
lac_log.txt 9F36407EAD0629FC166F14DDE7970F68,116.304864,40.050645,6 CC0710CC94ECC657A8561DE549D940E0,116.303955,40.041935,6 1603040
spark入門四(RDD高階運算元一)
1. mapPartitionsWithIndex 建立RDD,指定分割槽數為2 scala> val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7),2) 檢視分割槽 scala> rdd1.partitio
關聯規則、支援度(support)、置信度(confidence)、並運用Spark RDD計算
例子: 總共有10000個消費者購買了商品, 其中購買尿布的有1000人, 購買啤酒的有2000人, 購買麵包的有500人, 同時購買尿布和啤酒的有800人, 同時購買尿布的麵包的有100人。 關聯規則 關聯規則:用於表示資料內隱含的關聯性,
通過例子學習spark rdd--Transformations函式
通過例子學習spark rdd Transformations函式 所有的Transformations函式完成後會返回一個新的RDD。 在講解例子的時候測試的資料如下: $ hadoop fs -cat /user/zxh/pdata
spark中的pair rdd,看這一篇就夠了
本文始發於個人公眾號:**TechFlow**,原創不易,求個關注 今天是spark專題的第四篇文章,我們一起來看下Pair RDD。 定義 在之前的文章當中,我們已經熟悉了RDD的相關概念,也瞭解了RDD基本的轉化操作和行動操作。今天我們來看一下RDD當中非常常見的PairRDD,也叫做鍵值對RDD
Spark算子:RDD基本轉換操作(1)–map、flatMap、distinct
ive 註意 pre spl cti result log bsp blog Spark算子:RDD基本轉換操作(1)–map、flatMap、distinct 關鍵字:Spark算子、Spark RDD基本轉換、map、flatMap、distinct map 將
Spark源碼解析(一) —— Spark-shell淺析
源碼解析 bsp feature 2.0 安裝 default slave title 分享圖片 1.準備工作 1.1 安裝spark,並配置spark-env.sh 使用spark-shell前需要安裝spark,詳情可以參考http://www.cnblogs.com/
小白學習Spark系列四:rdd踩坑總結
build .text 大數據分析 遇到 ESS bstr 分隔符 讀取配置 關註 初次嘗試用 Spark+scala 完成項目的重構,由於兩者之前都沒接觸過,所以邊學邊用的過程大多艱難。首先面臨的是如何快速上手,然後是代碼調優、性能調優。本章主要記錄自己在項目中遇到的
spark複習筆記(4):RDD變換
一、RDD變換 1.返回執行新的rdd的指標,在rdd之間建立依賴關係。每個rdd都有一個計算函式和指向父rdd的指標 2.Spark是惰性的,因此除非呼叫某個轉換或動作,否則不會執行任何操作,否則將觸發工作建立和執行。 3.map()是對每個元素進行變換,應用變換函式;而mapPartit
大資料之Spark(二)--- RDD,RDD變換,RDD的Action,解決spark的資料傾斜問題,spark整合hadoop的HA
一、Spark叢集執行 ------------------------------------------------------- 1.local //本地模式 2.standalone //獨立模式 3.yarn //yarn模式
大資料之Spark(一)--- Spark簡介,模組,安裝,使用,一句話實現WorldCount,API,scala程式設計,提交作業到spark叢集,指令碼分析
一、Spark簡介 ---------------------------------------------------------- 1.快如閃電的叢集計算 2.大規模快速通用的計算引擎 3.速度: 比hadoop 100x,磁碟計算快10x 4.使用: java
Spark Mlib(一) svm
SVM(Support Vector Machine)指的是支援向量機,是常見的一種判別方法。在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行模式識別、分類以及迴歸分析。下面是spark官網給出的例子。原網址為http://spark.apache.org/docs/latest/mll