# Spark Multiple RDD Union Optimization
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具，它允许开发者处理分布式数据集。对于刚入行的小白来说，了解如何优化 Spark 中多个 RDD 的合并（union）是非常重要的。本文将通过详细的流程、代码示例以及注释来帮助你理解这个过程。
## 工作流程
在进行多个 RDD union 优化的过程中，
Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称 RDD）。RDD 其实就是分布式的元素集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。而在这一切背后，Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。一、RDD基础 Spark 中的 RDD 就是
窄依赖所谓窄依赖就是说子RDD中的每个分区（partition）只依赖于父RDD中有限个数的partition。在API中解释如下： 窄依赖在代码中有两种具体实现，一种是一对一的依赖：OneToOneDependency，从其getparent方法中不难看出，子RDD只依赖于父 RDD相同ID的Partition。另外一种是范围的依赖，RangeDependency，它仅仅被org.apache
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2023-06-11 15:26:05
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、基本概念1.RDD的生成2.RDD的存储3.Dependency4.Transformation和Action4.1 Transformation操作可以分为如下几种类型：4.1.1 视RDD的元素为简单元素。4.1.2 视RDD的元素为Key-Value对:4.2 Action操作可以分为如下几种：5.shuffl
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2023-11-14 09:26:59
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1. Spark与Scala的版本问题官网会给出Maven Repository上可以查到2. RDD(Resilent Distributed DataSet)一组Partition，每个分片都被一个计算任务处理，未指定的话默认是程序分配的CPU core的数目计算每个Paritition的函数每个Partition上的数据都有一个函数进行计算RDD之间的依赖关系Rdd每次转换会生成
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2023-07-30 15:45:52
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一、创建1.外部数据源（1）读取win读取win （读取多个文件）val conf=new SparkConf().setAppName("New Test").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val readText=sc.textFile("D:\\example\\1.txt,D:\\example\\2.txt")
val
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2024-08-14 16:04:06
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1. Spark on standAlone 模式(Client)1.1 执行流程图 1.2 执行过程详解:0.当需要提交一个任务到spark集群中时,spark-submit脚本会执行一个叫SparkSubmit的类,然后通过反射调用 我们设置的参数 -- class中的main方法,然后在main方法中new SparkContext1. 将提交的信息发送给Ma
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2023-09-11 14:18:19
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文章目录一、RDD血缘关系二、RDD 依赖关系1.窄依赖2.宽依赖3.RDD的阶段划分4.RDD任务划分三、RDD持久化1.RDD Cache 缓存2.RDD CheckPoint 检查点四、RDD 分区器五、RDD 文件读取与保存 一、RDD血缘关系RDD不会保存数据；RDD为了提供容错性，会将RDD间的关系保存下来 一旦出现错误，可以根据血缘关系从新计算二、RDD 依赖关系1.窄依赖上游RD
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2023-09-03 15:50:32
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Spark中一个action触发一个job的执行，在job提交过程中主要涉及Driver和Executor两个节点。Driver主要解决1. RDD 依赖性分析，生成DAG。2. 根据RDD DAG将job分割为多个Stage。3. Stage一经确认，即生成相应的Task，将生成的Task分发到Executor执行。Executor节点在接收到执行任务的指令后，启动新的线程运行任务，并将结果返回
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2023-12-20 06:40:56
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Spark中RDD的高效与DAG（有向无环图）有很大的关系，在DAG调度中需要对计算的过程划分Stage，划分的依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分为两种，宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)和窄依赖（narrow dependency）1.窄依赖窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用，子RDD分区通常只对应常数个父RDD分
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2023-09-04 11:16:50
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在处理大数据时，使用Apache Spark的RDD（弹性分布式数据集）进行数据处理是非常普遍的场景。然而，在进行RDD的`union`操作时，用户往往会遇到性能较慢的问题。本博文将详细记录如何解决“spark rdd union 很慢吗”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解等。
## 环境准备
首先，确保我们的系统中安装了Apache Spark和所需的前置依赖。在此步骤中，使用以下命令
什么是RDD?RDD是一个弹性,客服员的分布式数据集,是spark中最基本的抽象,是一个不可变的有多个分区的可以并行计算的集合.RDD中并不装真正要计算的数据,而装的是描述信息,描述以后从哪里读取数据,调用了什么方法,传入了什么函数以及依赖关系RDD基本特点有一些列连续的分区:分区编号从零开始,分区数量决定了对应阶段Task的并行度
有一个函数作用在每个输入切片上:没一个分区都会产生一个task
先提出几个问题1.你觉得拿到一个分析数据任务要干什么？2.你觉得什么是最恐怖的？首先，拿到任务第一步肯定不是直接读题，而是看数据，看结构，知道是什么样的数据才知道要怎么处理。其次，代码报错不可怕，不报错更不可怕，是不报错，还和你想要的结果不是一个东西才可怕。一、题目一{“id”:“572692378957430785”,“user”:“Srkian_nishu “,“text”:”@always_
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2023-08-10 11:11:22
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看到一篇很好的文章，转载过来了。感觉比《spark技术内幕》这本书讲的好多了。1.窄依赖窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用，子RDD分区通常只对应常数个父RDD分区，如下图所示【其中每个小方块代表一个RDD Partition】
窄依赖有分为两种：一种是一对一的依赖，即OneToOneDependency还有一个是范围的依赖，即RangeDepend
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2023-08-08 20:29:44
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# Spark Union 操作详解
在大数据时代，Apache Spark 是一种非常流行的数据处理引擎。它支持多种操作，其中 `union` 操作可以将多个数据集按行合并起来。这在很多情况下是非常有用的，比如在处理多份日志数据时。本文将教会你如何在 Spark 中实现 `union` 操作。
## 流程概述
在进行 Spark 的 `union` 操作之前，我们需要先明确一下整个实施流程
1、RDD是什么？有什么特性？有哪些优势？
RDD：全称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），是一个只读的、容错的、并行的数据结构。
2、Driver、ClusterManager、Worker、Executor。
Driver:负责提交Job任务。
ClusterManager:Spark的资源管
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2023-08-27 14:58:51
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关联函数当两个RDD的数据类型为二元组Key/Value对时，可以依据Key进行关联Join。 首先回顾一下SQL JOIN，用Venn图表示如下： RDD中关联JOIN函数都在PairRDDFunctions中，具体截图如下： 具体看一下join（等值连接）函数说明： 范例演示代码：import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{
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2023-08-08 08:39:28
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RDD
弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）
每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。
RDD 支 持 两 种 类 型 的 操 作： 转 化 操 作（transformation） 和 行 动 操 作(action) 转化操作会由一个 RDD 生成一个新的 RDD行动操作会对 RDD 计算出一个结
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2023-09-05 10:11:28
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1. Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL查询引擎。从下图可以查看RDD、DataFrames与DataSet的关系。1.2 为什么要学习Spark SQLHive，它是将Hive SQL转换成MapReduce，然后提交到集群上执行
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2023-08-08 21:13:40
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1. Spark中的RDDResilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)Spark中的最基本的抽象有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据包含所有元素的分区的集合RDD包含了很多的分区2. RDD中的弹性RDD中的数据是可大可小的RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘RDD有自动容错功能
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2023-10-19 12:58:20
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