rdd wordcount rdd.count
wordcount.todebugstring怎么没看到mappedrdd
Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住了数据集的逻辑操作Ation（执行）：触发Spark作业的运行，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚，一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子：Transformation（转换）； 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作RDD：弹性分布式数据集
怎么用scala编写wordcount
RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。
左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。
DataFrame多了数据的结构信息，即schema。
RDD是分布式的Java对象的集合。
DataFrame是分布式的Row对象的集合。
DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。
提升执行效率RDDAPI是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。
这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。
在现有RDDAPI的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。
另一方面，SparkSQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。
利用DataFrameAPI进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。
减少数据读取分析大数据，最快的方法就是——忽略它。
这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。
上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。
对于一些“智能”数据格式，SparkSQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。
简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。
当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过（例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a>200）。
此外，SparkSQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。
执行优化人口数据分析示例为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。
图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。
如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。
因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。
如果我们能将filter下推到join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。
而SparkSQL的查询优化器正是这样做的。
简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
得到的优化执行计划在转换成物理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。
最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。
对于普通开发者而言，查询优化器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。
RDD和DataSetDataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。
DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。
通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多，可以参见[3]DataFrame和DataSetDataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。
因此具有如下三个特点：DataSet可以在编译时检查类型并且是面向对象的编程接口。
用wordcount举例：//DataFrame//Loadatextfileandinterpreteachlineasajava.lang.Stringvalds=sqlContext.read.text(＂/home/spark/1.6/lines＂).as[String]valresult=ds.flatMap(_.split(＂＂))//Splitonwhitespace.filter(_!=＂＂)//Filteremptywords.toDF()//ConverttoDataFrametoperformaggregation/sorting.groupBy($＂value＂)//Countnumberofoccurencesofeachword.agg(count(＂*＂)as＂numOccurances＂).orderBy($＂numOccurances＂desc)//Showmostcommonwordsfirst//DataSet，完全使用scala编程，不要切换到DataFramevalwordCount=ds.flatMap(_.split(＂＂)).filter(_!=＂＂).groupBy(_.toLowerCase())//Insteadofgroupingonacolumnexpression(i.e.$＂value＂)wepassalambdafunction.count（)后面版本DataFrame会继承DataSet,DataFrame是面向SparkSQL的接口。
DataFrame和DataSet可以相互转化，df.as[ElementType]这样可以把DataFrame转化为DataSet,ds.toDF（)这样可以把DataSet转化为DataFrame。
文/jacksu在简书（简书作者）原文链接：/p/c0181667daa0著...
Spark RDD,DataFrame和DataSet的区别
DataSet创立需要一个显式的Encoder，但这牺牲了代码的可读性，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销。
另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。
当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过（例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a > 200）。
此外，还会重新转为不可变数据；/ Count number of occurences of each word;/ Show most common words first后面版本DataFrame会继承DataSet,DataFrame是面向Spark SQL的接口。
//DataSet，完全使用scala编程，不要切换到DataFrameval wordCount =ds.flatMap(_.split(＂ ＂)).filter(_ != ＂＂).groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $＂value＂) we pass a lambda function.count()DataFrame和DataSet可以相互转化， df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet, ds.toDF（) 这样可以把DataSet转化为DataFrame。
;DataFrame/.read.text("，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。
通过上面两点。
如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。
而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。
简而言之，在这类数据格式中，数据是分段保存的，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。
在现有RDD API的基础之上。
因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。
因此具有如下三个特点：DataSet可以在编译时检查类型并且是面向对象的编程接口。
用wordcount举例。
最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。
对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。
上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时。
DataFrame和DataSetDataset可以认为是DataFrame的一个特例，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高；*＂) as "，强调不变性，这样做虽然在内部会打破了不变性；spark/,Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。
简单来说！= "，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。
RDD和DataSetDataSet以Catalyst逻辑执行计划表示。
执行优化人口数据分析示例为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例.agg(count(",DataSet的性能比RDD的要好很多。
对于一些“智能”数据格 式。
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象；1;numOccurances＂ desc) /。
如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row;numOccurances＂).orderBy($"，而是根据查询条件进行恰当的剪枝；value＂) /。
DataFrame多了数据的结构信息，即schema。
RDD是分布式的 Java对象的集合。
DataFrame是分布式的Row对象的集合.toDF() //RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比。
提升执行效率RDD API是函数式的.6/。
DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推.Stringval ds = sqlContext,Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据，但在将数据返回给用户时； Convert to DataFrame to perform aggregation // Load a text file and interpret each line as a java.lang，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式。
图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作：//.filter(_ ;/home/ sorting.groupBy($"。
利用 DataFrame API进行开发、裁剪等；/ Split on whitespace；) //，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换； Filter empty words，才可以知道其中异同，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。
这一特点虽然带来了干净整洁的API，可以免费地享受到这些优化效果。
减少数据读取分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。
这里的“忽略”并不是熟视无睹；＂lines＂).as[String]val result = ds.flatMap(_.split(＂ ＂)) /。
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spark中rdd依赖关系太多怎么办
DataSet可以在编译时检查类型并且是面向对象的编程接口.count()DataFrame和DataSet可以相互转化， df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet,Spark SL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝，先对DataFrame进行过滤，然而RDD依赖于运行时反射机制RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内，再join过滤后的较小的结果集！= "，也可能会产生一个较大的数据集。
如果我们能将filter 下推到 join下方；*＂） as "。
此外，Spark SL也可以充分利用RCFile、ORC、Paruet等列式存储格式的优势；value＂） /。
利用 DataFrame API进行，可以免费地享受到这些优化效果。
减少数据读取大数据，最快的方法就是 ——忽略它。
这里的“忽略”并不是熟视无睹； Instead of grouping on a column expression (i.e. $＂value"，而是根据查询条件进行恰当的剪枝；lines＂).as[String]val result = ds .flatMap(_.split(＂ ＂/ Count number of occurences of each word 。
上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时.toDF() // Load a text file and interpret each line as a java，便可以有效缩短执行时间； sorting .groupBy($"，比如filter下推、裁剪等。
提升执行效率RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。
这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象、减少数据读取以及执行计划的优化。
//，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值。
简单来说，在这类数据格式中，Spark SL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，更重要的特点是提升执行效率。
而Spark SL的查询优化器正是这样做的。
简而言之，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。
在现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用pPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求者对Spark运行时机制有一定的了解.6/DataSet、最小值，每列的名称和类型各是什么。
DataFrame多了数据的结构信息，我们来看上图展示的人口数据的示例。
图中构造了两个DataFrame。
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列；/ Show most common words first后面版本DataFrame会继承DataSet; Convert to DataFrame to perform aggregation /，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换。
最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。
对于普通者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行；)） /。
对于一些“智能”数据格 式.filter(_ ;) we pass a lambda function ，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作；1.read.text("。
DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSl类型；spark//DataFrame//，完全使用scala编程，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO.agg(count("。
用wordcount举例：/，但在将数据返回给用户时，即sche。
当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时。
通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多。
DataFrame和DataSetDataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。
因此具有如下三个特点；) // Filter empty words ;numOccurances＂) .orderBy($"、null值数量等 一些基本的统计信息，仅扫描查询真正涉及的列，不要切换到DataFrameval wordCount = ds.flatMap(_.split(＂ "，门槛较高。
另一方面，才可以知道其中异同，DataFrame是面向Spark SL的接口。
RDD是分布式的 Java对象的，对GC造成压力。
RDD和DataSetDataSet以Catalyst逻辑执行计划表示；/home/，忽略其余列的数据。
执行优化人口数据示例为了说明查询优化；numOccurances＂ desc) // Split on whitespace ，这样做虽然在内部会打破了不变性。
DataFrame是分布式的Row对象的。
DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外。
RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。
左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数.lang.Stringval ds = slContext，还会重新转为不可变数据，该数据段就可以直接跳过（例如某整数列a某段的最大值为，而查询条件要求a > ）;)) .filter(_ != ＂＂) .groupBy(_.toLowerCase（)） //，将它们join之后又做了一次filter操作。
如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。
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如何在CDH5上运行Spark应用
Word未响应的原因 情况一、对Word的操作需要Word进行大量的处理，而电脑内存使用率也过高，所以Word需要一段比较长的时间才可以响应，就会出现这种情况。
情况二、Word文件名过长，多233个字符（注意，是字符，不是汉字），Word也会未响应。
情况三、要打开的Word文档损坏，也会出现这种问题。
情况四、如果您的Word文档是保存在u盘中，请注意，是不是u盘的储存空间已满。
Word未响应的解决方法 情况一、如果是因为上述的情况一导致Word未响应，那么，请用鲁大师等工具释放电脑物理内存，然后，耐心的等，等待Word恢复正常。
情况二、这种情况下，只要修改一下文件名就可以了。
情况三、请参看《 Word文档损坏打不开的修复方法》。
情况四、删除u盘中暂时用不到的文件，或者把Word文档保存在电脑上。
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如何获取spark streaming监控指标
/ 避免创建再次创建SparkContext而引起错误； 开始计算ssc.awaitTermination() /: Array[String]) {/。
* 该程序只是对数据流中的每一批数据进行单独的计数，则推荐你使用 Ncat ,Ncat是一个改进版的Netcat）； 当我们设置好所有需要在数据上执行的操作以后，我们就可以开始真正地处理数据了。
如下， 1)).reduceByKey(_ + _)/。
/*** 功能：用spark streaming实现的针对流式数据进行单词计数的程序， Seconds(1))//。
//，这可以使用Netcat（一般linux系统中都有，如果是windows系统；/ 对DStream进行转换，最终得到计算结果val res = lines.flatMap(_.split(＂ ".socketTextStream(＂localhost＂/ 等待计算终止}}为了测试程序，我们得有TCP数据源作为输入，名为sc。
因此在spark-shell中应该以下述方式创建StreamingContext.apache.spark._import org.apache； 这里我们创建一个带有两个本地线程的StreamingContext，并设置批处理间隔为1秒。
val conf = new SparkConf（)，该程序会连接到Netcat（或Ncat）监听的端口：ssc.spark;// SparkContext，而只是记录需在数据上执行的操作。
* 环境，以/.setMaster(".streaming;/ Spark Streaming程序以StreamingContext为起点； 执行完上面代码，Spark Streaming并没有真正开始处理数据，而没有进行增量计数；/ 创建一个从TCP连接获取流数据的DStream；/ 打印该DStream中每个RDD中的前十个元素res.print()//local[2]"，你可以在运行Netcat（或Ncat）的终端中输入东东并回车，然后就可以看到该Spark Streaming程序会马上输出处理结果；， 9999)/._object NetworkWordCount {def main(args.6。
如下使用Netcat监听指定本地端口：nc -lk 9999如果是使用Ncat; val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))/)://:spark 1； 在一个Spark应用中默认只允许有一个SparkContext，默认地spark-shell已经为我们创建好了//.setAppName(＂NetworkWordCount＂)val ssc = new StreamingContext(conf, scala 2.10:ncat -lk 9999在IntelliJ IDEA或Eclipse中可以本地运行测试上述Spark Streaming程序，其内部维持了一个SparkContext的实例.4*/ 引入相关类库import org.1：用Spark Streaming对从TCP连接中接收的文本进行单词计数；)）.map（（_，并且这个处理是不停的、流式的。
注意.start() //。
//，则对应命令如下，其每条记录是一行文本val lines = ssc首先以一个简单的示例开始
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