pyspark rdd 数据持久化


from pyspark import SparkContext ,SparkConfconf=SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[4]")
#conf=SparkConf().setAppName("lg").setMaster("spark://192.168.10.182:7077")
sc = SparkContext(conf=conf)rdd = sc.parallelize(range(1, 4)).map(lambda x: (x, "a" * x))

rdd.saveAsSequenceFile("path/to/file")

print(sorted(sc.sequenceFile("path/to/file").collect()))
sc.stop()

[(1, 'a'), (2, 'aa'), (3, 'aaa')]

posted on 2019-03-07 22:28 luoganttcc 阅读(...) 评论(...) 编辑收藏

pyspark rdd 数据持久化相关推荐

PySpark | RDD持久化 | 共享变量 | Spark内核调度
文章目录一.RDD持久化 1.RDD的数据是过程数据 2.RDD缓存 2.1 RDD缓存的特点 2.2 cache()与unpersist()实战 3.RDD CheckPoint 3.1 Chec ...
pyspark rdd 基本操作
pyspark rdd 基本操作原文链接 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on F ...
rdd数据存内存数据量_「大数据」（七十七） Spark之IO机制
[导读:数据是二十一世纪的石油,蕴含巨大价值,这是·情报通·大数据技术系列第[77]篇文章,欢迎阅读和收藏] 1 基本概念与传统的 IO 相比, Spark IO 有很大区别.传统的数据存在单个计算 ...
dataframe记录数_大数据系列之Spark SQL、DataFrame和RDD数据统计与可视化
Spark大数据分析中涉及到RDD.Data Frame和SparkSQL的操作,本文简要介绍三种方式在数据统计中的算子使用. 1.在IPython Notebook运行Python Spark程序 ...
rdd数据存内存数据量_大数据开发-Spark调优常用手段
Spark调优 spark调优常见手段,在生产中常常会遇到各种各样的问题,有事前原因,有事中原因,也有不规范原因,spark调优总结下来可以从下面几个点来调优. 1. 分配更多的资源分配更多的资源: ...
python如何处理spark上的数据_Pyspark获取并处理RDD数据代码实例
弹性分布式数据集(RDD)是一组不可变的JVM对象的分布集,可以用于执行高速运算,它是Apache Spark的核心. 在pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下: 1. 首先是导入库和环境配 ...
PySpark | RDD
文章目录一.RDD详解 1.为什么需要RDD? 2.什么是RDD? 3.RDD的5大特性 4.WordCount案例中的RDD 5.总结二.RDD编程入门 1.程序入口 SparkContext对 ...
rdd数据存内存数据量_超全spark性能优化总结
Spark是大数据分析的利器,在工作中用到spark的地方也比较多,这篇总结是希望能将自己使用spark的一些调优经验分享出来. 一.常用参数说明 --driver-memory 4g : drive ...
Android数据持久化：SharePreference
SharePreference:作为Android数据持久化的一种,具有一定的便捷性,适合存储一些体积小的数据. 存储数据方式:键值对的方式,类似于Map: 利用SharePreference.Edi ...

pyspark rdd 数据持久化

pyspark rdd 数据持久化

pyspark rdd 数据持久化相关推荐

最新文章

热门文章