在Spark中，count函数返回数据集中存在的元素数。 count函数的示例 在此示例中，计算数据集中存在的元素数量。使用并行化集合创建RDD。 scala> val data = sc.parallelize(…

在Spark中，Filter函数返回一个新数据集，该数据集是通过选择函数返回true的源元素而形成的。因此，它仅检索满足给定条件的元素。 Filter函数示例 在此示例中，将过滤给定数据并检索除35之外的所有值。要在Sc…

在Spark中，Map通过函数传递源的每个元素，并形成新的分布式数据集。 Map函数示例 在此示例中，我们为每个元素添加一个常量值10。要在Scala模式下打开Spark，请按照以下命令操作 – $ spar…

在Spark中，当任何函数传递给转换操作时，它将在远程集群节点上执行。它适用于函数中使用的所有变量的不同副本。这些变量将复制到每台计算机，并且远程计算机上的变量更新不会恢复到驱动程序。 广播变量 广播变量支持在每台机器上…

Spark通过在操作中将其持久保存在内存中，提供了一种处理数据集的便捷方式。在持久化RDD的同时，每个节点都存储它在内存中计算的任何分区。也可以在该数据集的其他任务中重用它们。 我们可以使用persist()或cache…

RDD提供两种类型的操作： 转换 行动 转换 在Spark中，转换的作用是从现有数据集创建新数据集。转换是惰性的，因为它们仅在动作需要将结果返回到驱动程序时才计算。 下面来看看一些常用的RDD转换。 map(func) …

RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。 有两种方法可以用来创建RDD： 并行化驱动程序中的现有数据 引用外部存储系统中的数据集，例如：…

Spark项目由不同类型的紧密集成组件组成。Spark是一个计算引擎，可以组织，分发和监控多个应用程序。 下面我们来详细了解每个Spark组件。 Spark Core Spark Core是Spark的核心，并执行核心功…

Spark遵循主从架构。它的集群由一个主服务器和多个从服务器组成。 Spark架构依赖于两个抽象： 弹性分布式数据集(RDD) 有向无环图(DAG) 弹性分布式数据集(RDD) 弹性分布式数据集是可以存储在工作节点上的内…

在本节中，我们将演示如何执行Spark的安装。因此，请按照以下步骤操作。 下载Apache Spark tar文件。 解压缩下载的tar文件。 下载地址：https://www.apache.org/dyn/closer…

Apache Spark是一个开源集群计算框架。其主要目的是处理实时生成的数据。 Spark建立在Hadoop MapReduce的顶部。它被优化为在内存中运行，而Hadoop的MapReduce等替代方法将数据写入计算…