标题1.什么是RDD2. 为什么会产生RDD3.RDD的属性4.RDD运行图5.RDD弹性6. RDD特点 1.什么是RDD官方介绍：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.htmlRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、
Google 发表三大论文 GFS MapReduce BigTable 衍生出很多开源框架 ，毫无疑问 Hadoop 在 大家心中的地位是不可估量的 。Hadoop 因为其高可用 高扩展 高容错 特性成为开源工业界的事实标准，作为一个可以搭建下廉价PC 机器上的分布式集群体系 ，Hadoop 用户可以不关心底层实现细节 ，利用Hadoop 自动的M
转载
2024-08-14 15:56:04
12阅读
一、遍历方式ArrayList支持三种遍历方式。1、第一种，随机访问，它是通过索引值去遍历由于ArrayList实现了RandomAccess接口，它支持通过索引值去随机访问元素。代码如下：// 基本的for
for (int i = 0; i < size; i++)
{
value = list.get(i);
}2、第二种，foreach语句foreach语句是java5的新特
转载
2023-07-24 09:47:16
115阅读
在上一篇文章中，讲了Spark的简单应用开发，在构建数据源的时候，返回了一个RDD对象，所有对数据的操作，都是在这个对象中进行操作，RDD对象是Spark中至为核心的组件，这篇文章就一起来谈谈Spark RDD (resilient distributed dataset)什么是RDD？RDD（ resilient distributed dataset ） 弹性分布式数据集；RDD代表是一个不可
转载
2024-01-08 13:17:35
71阅读
1. Spark程序执行过程1.1. WordCount案例程序的执行过程1.2. Spark程序执行流程2. RDD的操作2.1. RDD的初始化 RDD的初始化，原生api提供的2中创建方式，一种就是读取文件textFile，还有一种就是加载一个scala集合parallelize。当然，也可以通过transformation算子来创建的RDD。2.2. RDD的操作需要知道RDD操作算子的分
转载
2023-09-05 14:31:28
63阅读
# Spark RDD 如何并发
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，尤其以支持大规模数据集的并行处理而闻名。RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的核心数据结构之一，它为大规模数据处理提供了一种简洁而灵活的编程模型。在本文中，我们将探讨 RDD 如何实现并发处理，包括其工作原理、相关示例代码以及一些最佳实践。
## 1. RDD 的基本概念
RDD 是一种不可变的分布
原创
2024-08-03 06:49:54
42阅读
RDD基础RDD（Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集。它是分布在多个计算机节点上、可并行操作的元素集合，是Spark主要的编程抽象。RDD是不可变的分布式对象集合，每个RDD都被分为多个分区、可以运行在集群中不同的节点上。它是Spark对数据的核心抽象，Spark中对数据的操作，不外乎就是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。创建RD
转载
2024-07-11 11:36:40
27阅读
1、RDD基础弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。 二.官网介绍：Internally, each RDD is characterized by f
转载
2024-06-06 11:59:56
39阅读
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
转载
2023-11-24 23:11:12
50阅读
Spark 作为分布式的计算框架，最为影响其执行效率的地方就是频繁的网络传输。所以一般的，在不存在数据倾斜的情况下，想要提高 Spark job 的执行效率，就尽量减少 job 的 shuffle 过程(减少 job 的 stage),或者退而减小 shuffle 带来的影响，join 操作也不例外。所以，针对 spark RDD 的 join 操作的使用，提供一下几条建议：尽量减少参与 join
转载
2023-09-05 10:14:13
70阅读
1. RDD概述RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了
转载
2023-10-27 11:31:49
62阅读
RDD是啥？(摘自词条) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结
转载
2023-07-12 22:30:42
28阅读
## 在Spark RDD的`foreach`中调用外部DataFrame的实现步骤
在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一个非常强大的概念，用于处理分布式数据。然而，有时候你需要在RDD的`foreach`操作中去调用一个外部DataFrame。本文将为你详细介绍实现这一功能的整个流程，包括需要的代码实例。
### 流程概览
为了清晰地理解整个流程，我们将其分为几个主
主题：RDD的foreachPartition/foreach的操作 说明：这两个action主要用于对每个partition
转载
2022-11-03 14:32:35
379阅读
进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合
转载
2024-08-05 21:14:59
47阅读
RDD基本概念RDD(Resilient Distributed Datasets)，弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念。RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如
转载
2023-10-20 11:39:06
49阅读
WHAT IS RDD ?RDD is the spark's core abstraction which is resilient distributed dataset.It is the immutable distributed collection of objects.RDD CreationRDD vs Dataframe vs Dataset...
原创
2022-06-08 05:45:36
628阅读
前言 用Spark有一段时间了，但是感觉还是停留在表面，对于Spark的RDD的理解还是停留在概念上，即只知道它是个弹性分布式数据集，其他的一概不知有点略显惭愧。下面记录下我对RDD的新的理解。 官方介绍 弹性分布式数据集。 RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。问题 &nbs
转载
2023-07-18 22:58:18
62阅读
RDD是啥？(摘自词条) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结
转载
2023-12-24 18:31:30
66阅读
@Author : Spinach | GHB
@Link : 文章目录0 hadoop的shuffle与spark的shuffle的简单比较1 spark的shuffle1.1 shuffle write1.1.1 第一种方法1.1.2 第二种方法：FileConsolidation方法1.2 shuffle reade1.2.1 reduceByKey(func)1.2.1.1 对比M
