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[Spark]Spark RDD 指南四 RDD操作

Spark2.3.0版本:Spark2.3.0 RDD操作 RDD支持两种类型的操作: 转移(transformations):从现有数据集创建一个新数据集 动作(actions):在数据集上进行计算后将值返回给驱动程序 例如,map是一个转移操作,传递给每个数据集元素一个函数并返回一个新RDD表示返回结果。 另一方面,reduce是一个动作操作,使用一些函数聚合RDD的所有元素并将最终结果返回给驱动程序(尽管还有一个并行的reduceByKey返回分布式数据集)。 在 Spark 中,所有的转换操作(transformations)都是惰性(lazy)的,它们不会马上计算它们的结果。相反的,它们仅仅记录转换操作是应用到哪些基础数据集(例如一个文件)上的(remember the transformations applied to some base dataset )。只有当动作(action)操作 需要返回一个结果给驱动程序的时候, 转换操作才开始计算。 这个设计能够让 Spark 运行得更加高效。例如,我们可以知道:通过 map 创建的新数据集将在 reduce 中使用,并且仅...

Flume监听文件夹中的文件变化,并把文件下沉到hdfs

1、采集目录到HDFS 采集需求:某服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去 根据需求,首先定义以下3大要素 采集源,即source——监控文件目录 : spooldir 下沉目标,即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用内存channel 配置文件spooldir-hdfs.conf编写: # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source ##注意:不能往监控目中重复丢同名文件 ## 通过spooldir来监控文件内容的变化 a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir = /home/tuzq/software/flumedata a1.sources.r1.fileHeader = tr...

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