外贸网站建设谷歌推广,外链网站大全,网址申请注册方法,制作网页用什么布局1.前言
RDD JAVA中的IO
1.小知识点穿插
1. 装饰者设计模式
装饰者设计模式:本身功能不变,扩展功能. 举例#xff1a; 数据流的读取 一层一层的包装#xff0c;进而将功能进行进一步的扩展
2.sleep和wait的区别
本质区别是字体不一样,sleep斜体,wait正常 斜体是静态方法…1.前言
RDD JAVA中的IO
1.小知识点穿插
1. 装饰者设计模式
装饰者设计模式:本身功能不变,扩展功能. 举例 数据流的读取 一层一层的包装进而将功能进行进一步的扩展
2.sleep和wait的区别
本质区别是字体不一样,sleep斜体,wait正常 斜体是静态方法 sleep:静态方法,和对象无关 t1.sleep 当前休眠的不是t1线程,而是调用方法的线程,如果在主线程运行,调用的就是主线程, 与对象无关,得不到对象锁 wait :成员方法 ,与对象相关 t2.wait 当前等待的线程是t2线程 能得到对象锁,能释放. 空指针异常:调用一个为null的对象的成员属性或成员方法,会发生空指针异常, 注意 是成员的 ,如果是静态的,与动态就无关了. 为什么会出现空指针? 报错的时候,给的是.class的位置,不一定完全对应java的问题, 去看字节码Terminal 输入javap -c 名称 -v的话,更详细 intValue是一个成员方法,但是此时age没有赋值,是null, 空对象的成员方法调用
this与super this是当前方法的局部变量, super只在编译时出现,this可以在运行时出现
3.关于import * 这个是给javac 用的让javac自动去找 编译成.class 时需要什么就导什么而不是全部都导
2.正题
1.注意点 切片与读取的不同
HADOOP切片逻辑是均分 但是读取数据进行分区保存时,不能均分, HADOOP是按行读,而不是字节, 为啥HADOOP按行读取,一行就是一个业务数据 但是切片是均分,指的是字节均分
2.hadoop读取按照偏移量读取,同一个数据的偏移量不能被重复读取,也就是必须重来? 52126 16 4个分区,能均分 4个分区,读按行读,所以最后一个是空 数据倾斜
2.转换算子
1.是什么
Transformation转换算子 转换方法 算子是个啥? 认知心理学 解决问题的状态: 初始状态(提出问题) - 解决 不强调过程 转换:一个东西变成另外一个东西 所谓的转换算子,就是调用RDD对象的功能(方法)转变成一个新RDD 元组需要先知道一共多少个数据 默认元组最多为22个 元组是专门用来存放无关数据的不同数据类型也能存 取的时候 如果元组中元素就两个称为对偶元组也称为键值对 RDD不保存(处理后的)数据RDD是容器但是容器是工具存储数据的是数组链表而不是容器 加这个才能将类中的方法可以进行函数式
只需要考虑方法输入输出 因为必须有返回值马丁知道所以return 可以省略 想省略参数得有方法 如果一个整体需要拆分成多个个体这种操作叫做扁平化 Flat就是变
3.map
一个输入 一个输出 不能一个输入多个输出
package com.atguigu.core.rdd.transform;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import java.util.Arrays;
import java.util.List;public class SparkRDDmap {public static void main(String[] args) {JavaSparkContext sc new JavaSparkContext(local[*],SPARK_mapT);ListInteger dataList Arrays.asList(1,2,3,4);JavaRDDInteger rdd sc.parallelize(dataList, 3);JavaRDDInteger rddMap rdd.map(in - in * 2);// 用流的形式进行操作rddMap.collect().forEach(System.out::println);sc.stop();}
}4.flatMap
1.flatMap与Map的区别
map:一个输入一个输出 做不到一个输入多个输出 也做不到多个输入少个输出 flatmap 扁平化 一个输入 n个输出 n0和任意正整数 整体拆成个体但是每个个体都要使用
注意这里的return 是泛型不加也行 也可以是迭代器
5.分组
1.注意点 一个组的数据必定在一个分区
分组不是分区,分组是将数据按组划分,是将所有数据重新进行划分,按组成编制, 本来数据是单独放入区中的,而现在的数据,是以组为单位放入区的,而不是说一个分区里面只能有一个组,分组与分区,无关
Spark的分组一个组的数据放置在一个分区中(把之前的分区聚合了) 组是输出 组内数据是输入 输出 就是分组规则 这种写法直接. 中间结果不会在内存中留下 奇偶分组这个的组名是true false 奇偶分组去掉0时组名为0 1 分组过程中将已分组的数据先放入磁盘分完组重新按组分流动态改变分区数量 默认分区数是不变的这里主动修改分区数才改变的
