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Spark Test

练习关于讲list分为奇 偶 并求出占比 练习 关于需求 表合并 reduce filter 等操作 Spark 中 RDD 过程 transformation 和 Action 大多数操作基于transformation 所以 可以链式写法 package com.zhiyou100 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object HomeWork { val conf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("home work") val sc= SparkContext.getOrCreate(conf) //作业一 def ListsortTest()={ val list =List(1,2,43,5,6,7,76,8,9,0,3) val rdd=sc.parallelize(list) val allnum =rdd.count() val qiAccmulator=sc.longAccumulator("qishu") val ouAccmul...

map/reduce之间的shuffle,partition,combiner过程的详解

1,什么是mapreduce ? Mapreduce是一种编程模型,是一种编程方法,抽象理论。 hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框,就是mapreduce,缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。MR由两个阶段组成,map和reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算 2,mapreduce工作原理和执行步骤见下: Shuffle的本意是洗牌、混乱的意思,类似于java中的Collections.shuffle(List)方法,它会随机地打乱参数list里的元素顺序。MapReduce中的Shuffle过程。 所谓Shuffle过程可以大致的理解成:怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce输入端。也可以这样理解, Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。 上图表示的是Shuffle的整个过程。在Hadoop这样的集群环境中,大部分map task与reduce task的执行是在不同的...

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