1.从内存集合中创建RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDDval sparkConf =
new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val rdd1 = sparkCo
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2023-10-20 15:59:25
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大数据基础教程：创建RDD的二种方式1.从集合中创建RDDval conf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf) //这两个方法都有第二参数是一个默认值2 分片数量(partition的数量) //scala集合通过mak
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2024-08-07 14:14:23
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RDD创建RDD可以通过两种方式创建：第一种：读取一个外部数据集，从本地加载数据集或者从HDFS文件系统，HBASE，Cassandra，AmazonS3等外部数据源中加载数据集。第二种：调用SparkContext的parmallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。从文件系统中加载数据创建RDDSpark采用textfile（）方法从文件系统中加载数据创建RDD，该
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2023-10-23 06:44:29
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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 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 RDD。Spark Core 提供了三种创建 RDD 的方式，包括：使用程序中的集合创建 RDD；使用 本地文
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2023-08-11 15:58:46
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RDD两种创建方式：
1：SparkContext’s parallelize 常用于测试
2：读取 外部数据集 如本地文件(linux ,...)或HDFS文件系统 ，HBASE ,HIVE 等
数组创建RDD
scala>val array = Array(1,2,3,4,5)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
scala>val
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2024-07-30 15:40:39
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Spark提供三种创建RDD方式: 集合、本地文件、HDFS文件使用程序中的集合创建RDD，主要用于进行测试，可以在实际部署到集群运行之前，自己使用集合构造一些测试数据，来测试后面的spark应用程序的流程。使用本地文件创建RDD，主要用于临时性地处理一些存储了大量数据的文件使用HDFS文件创建RDD，是最常用的生产环境的处理方式，主要可以针对HDFS上存储的数据，进 行离线批处理操作集合如果要通
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2024-03-31 20:30:08
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RDD简介RDD是Spark的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上(分区即partition)，从而让RDD中的数据可以被并行操作。(分布式的特性)RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件，来进行创建；有时也可以通过Spar
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2024-06-22 04:25:18
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这种方法的好处就是可以在Spark shell快速创建RDD，并在RDD上面执行各种操作。但是除了测试代码效果之外，在实际的开发工作中
原创
2024-04-30 14:59:45
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Spark编程每一个spark应用程序都包含一个驱动程序（driver program ），他会运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作（parallel operations）spark提供的最主要的抽象概念有两种： 弹性分布式数据集（resilient distributed dataset）简称RDD ，他是一个元素集合，被分区地分布到集群的不同节点上，可以被并
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2024-09-24 23:55:09
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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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一、RDD转换成DataFrame1、为什么要将RDD转换成DataFrame转换成DataFrame之后就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，进行Spark SQL进行SQL查询了。2、Spark SQL支持两种方式来将RDD转化成DataFrame使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据 这种基于反射的方法，代码比较简洁，当你已经知道你的RDD的元数据时，是一种非常不错的
1、RDD概述RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。2、RDD属性、特点RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖，
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2023-11-23 16:21:54
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文章目录RDD的创建的方式RDD的分类常用的Transformation算子常用的Action算子 RDD的创建的方式有三种： 1、通过读取一个外部文件（本地文件，hdfs文件）来获取一个RDD 2、调用makeRDD（）或者parallelize（）从集合中创建（集合必须为seq或seq的子类） 3、其他RDD调用算子转换而来RDD的分类两类： Transformation算子，也叫转换算子
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2023-12-11 08:29:39
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本期内容：1、Spark Streaming中RDD的空处理2、StreamingContext程序的停止一、Spark Streaming中RDD的空处理案例代码： Scala代码：package com.dt.spark.sparkstreaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streamin
Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合，是一种具有兼容性的基于内存的集群计算抽象方法，Spark则是这个方法的抽象。Spark的RDD操作分为转化操作（transformation）和行动操作（action），两者的区别在于： a.转化操作返回一个新的RDD对象 &n
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2023-10-11 08:49:48
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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
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2023-09-05 14:31:28
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RDD算子分为两类：Transformation和Action，如下图，记住这张图，走遍天下都不怕。Transformation：将一个RDD通过一种规则映射为另外一个RDD。Action：返回结果或保存结果。注意：只有action才触发程序的执行，transformation不触发执行。RDD的操作种类有多个，分为： 单指RDD操作、Key/Value RDD操作、多个RDD联合操作，其他操作。
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2024-08-14 19:04:18
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Spark RDD 总结2019年11月21日 16:58RDD两种操作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生产一个新的RDD。 如fliter，map 行动操作会对RDD计算出一个结果。如first，count 两种操作区别在于Spark计算RDD的方式不同。Spark惰性计算，只有第一次在一个行动操作中用到时，才会
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2023-12-10 13:31:51
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1. RDD的基本操作RDD支持三种类型的操作：1）transformationtransformations，转换。从一个RDD转换成另外一个RDD（RDD是不可变的）。例如：map函数，对RDD里每一个元素做同一件事，将一个RDD转换成另外一个RDD RDDA(1，2，3，4，5)
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2024-08-12 10:56:53
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内存创建RDD和文件创建RDD
原创
2021-08-31 10:01:23
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