本期内容：
1. Spark Streaming产生Job的机制
2. Spark Streaming的其它产生Job的方式
1. Spark Streaming产生Job的机制
Scala程序中，函数可以作为参数传递，因为函数也是对象。有函数对象不意味着函数马上就运行。Spark Streaming中，常利用线程的run来调用函数，从而导
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2023-12-08 19:50:26
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文章目录第一章 Spark Streaming引入Spark Streaming介绍实时计算所处的位置第二章 Spark Streaming原理SparkStreaming原理整体流程数据抽象DStream相关操作TransformationsOutput/Action总结第三章 Spark Streaming实战WordCount需求&准备代码演示执行updateStateByKey问
流数据 大数据的两种存在形式：静态和动态 静态大数据：已经积累产生并存在那里的大数据 动态大数据：随着时间的推移不断的产生的大数据 各种摄像头的监控数据 12306的订票请求 银行的交易请求 Storm 最早是由Nathan Marz和他的团队于2010年在数据分析公司BackType开发 2011年BackType公司被Twitter收购，接着Twitter开源Storm 2014年成为Apac
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2024-10-26 19:37:00
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1、RDD提供了两种类型的操作：transformation和action所有的transformation都是采用的懒策略，如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。1）transformation操作：得到一个新的RDD，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDDmap(func):对调用map的RDD数据集中的每个
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2023-07-06 16:40:40
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spark算子分为两大种，一种是transformation算子，另一种是action算子。transformation又叫转换算子，它从一个RDD到另一个RDD是延迟执行的，不会马上触发作业的提交，只有在后续遇到某个action算子时才执行；action算子会触发SparkContext提交Job，并将数据输出spark系统。今天举例讲解一下action算子。1) count就是统计RDD中元素
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2023-06-25 19:35:34
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通过例子学习spark rddAction函数action函数foreachforeachPartitioncollectsubtractreducetreeReducefoldaggregateaggregateByKeycountcountByValuezipWithIndextakefirsttakeOrderedtopmaxisEmptysaveAsTextFilekeyBykeys 通
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2023-12-09 15:12:46
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摘要：RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，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）：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
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2023-07-03 22:17:25
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# Spark 往事：惰性计算的触发操作
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，因其高效的内存计算和丰富的操作而受到广泛关注。在 Spark 中，有一个极其重要的概念是“惰性计算”（Lazy Evaluation）。惰性计算意味着 Spark 不会立即执行你的操作，而是会在实际需要计算结果时才会执行。这样做的好处是可以优化计算和减少不必要的资源浪费。
## 什么是惰性计算？
Spark以及SparkR的安装（standalone模式）操作系统 CentOS 7Java 版本 JDK 1.7Spark安装过程请见PDF文件 Spark 1.0的安装配置文件网址：http://www.it165.net/admin/html/201407/3379.html(别忘了配置免密码登陆和关闭防火墙)下面重点描述如何在linux环境下安装R，Rstudio 以及SparkR1 L
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2023-06-30 14:05:12
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Spark是一个快速、可扩展和容错的大数据处理框架。它提供了一种可以在分布式环境中处理大规模数据的简化方法。在Spark中，操作是按照转换操作和行动操作两大类进行的。转换操作是指根据已有的数据生成新的RDD（弹性分布式数据集），而行动操作是指对RDD进行计算并返回结果。
Spark的行动操作是由行动算子（Action Operator）触发的。行动算子会触发Spark作业的执行，将RDD中的数据
原创
2023-12-10 11:02:44
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WordCount示例：val file = spark.textFile("hdfs://...")
val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.saveAs
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2024-01-18 22:07:18
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# Spark Action操作会落盘吗？
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行且强大的分布式计算框架。理解 Spark 的基本操作是成为一名合格开发者的必备技能之一。今天，我们将探讨与 Spark 相关的一个重要问题：Spark 的 Action 操作是否会落盘。
## 1. 整体流程
在开始探讨之前，我们需要理解 Spark 程序的执行流程。下面是 Spark 中操
场景常用action类算子的用法举例分析spark中常用的action类算子有（cccf rst熟记）： count、countByKey、collect、foreachreduce、saveAsTextFile 、take 等。这里以 saveAsTextFile、collect与foreach算子的用法为例加以详细说明。saveAsTextFile：将rdd中的
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2024-10-23 22:22:32
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上一节举例讲解了transformation操作，这一节以reduce为例讲解action操作首先看submitJob方法，它将我们reduce中写的处理函数随JobSubmitted消息传递出去，因为每个分区都需要调用它进行计算；而resultHandler是指最后合并的方法，在每个task完成后，需要调用resultHandler将最终结果合并。所以它不需要随JobSubmitted消息传递，
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2023-10-16 21:15:19
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算子：完整的spark代码执行下来叫做一个application，有多个job
个数与action算子相同。action触发流程:
RDD-->RDD-->RDD-->RDD,不持久化情况下，每次action触发都会从头计算具体的算子算子分为两类，action算子与transformation算子，持久化算子属于transformation算子action算子不会返回RDD,tr
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2023-12-12 12:55:30
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关于“Spark中的Action API是什么”，这是一个不少新手在学习Apache Spark时会遇到的基础性问题。Action API是Spark中用来触发实际计算并返回结果的操作。与Transformations（转换操作）不同，Action API会直接计算RDD的分区并生成结果，而Transformations只是在逻辑上构建R自身的操作链，没有实际触发计算。
以下是我对“Spark中
Spark算子之action操作详细过程
原创
2021-07-12 16:38:47
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前言本文的注意事项观看本文前，可以先百度搜索一下Spark程序的十大开发原则看看哦文章虽然很长，可并不是什么枯燥乏味的内容，而且都是面试时的干货(我觉得?)可以结合PC端的目录食用，可以直接跳转到你想要的那部分内容图非常的重要，是文章中最有价值的部分。如果不是很重要的图一般不会亲手画，特别是本文2.2.6的图非常重要此文会很大程度上借鉴美团的文章分享内容和Spark官方资料去进行说明，也会结合笔者
Spark算子算子分为转换算子（transformation）和行为算子（action）转换算子：转换算子是懒执行的，需要由Action算子触发执行行为算子：每个Action算子会触发一个JobSpark的程序的层级划分：Application --> Job --> Stage --> Task 两者的区分：看算子的返回值是否还是RDD，如果是由一个RDD转换成另一个
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2023-12-08 13:21:16
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文章目录分类Transformation(转换)：Action(动作)Spark中的重要函数基本函数分区操作函数重分区函数聚合函数关联函数 分类Transformation(转换)：概念 将一个RDD通过一系列操作变为另一个RDD的过程，这个操作可能是简单的加减操作，也可能是某个函数或某一系列函数。注：所有Transformation函数都是Lazy(惰性的)，不会立即执行，需要Action函数
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2023-10-15 07:09:56
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