如何优雅拆分 Spark Dataset
## 引言
在大数据处理中，Spark 是一个非常常用的框架。Spark 的核心概念是 Resilient Distributed Datasets (RDDs)，它是一个可以分布式处理的弹性数据集。然而，RDDs 的抽象层级较低，而且操作起来繁琐，这使得 Spark 的开发者们开发和维护代码变得非常困难。
为了解决 RDDs 的问题，Spark 引入
【导读】近日，多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文，讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道，Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用Spark Machine Learning Library和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、Model Pipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价
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2023-10-09 00:49:28
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# 如何实现 Spark Dataset 拆分
Spark 数据处理是大数据领域中非常重要的一部分，在处理数据时，可能会需要将一个大 Dataset 拆分成多个较小的 Dataset，以便进行更有效的数据分析或处理。本文将指导你如何用 Apache Spark 拆分 Dataset，并且提供详细的步骤及代码示例。
## 1. 流程概述
在执行 Spark Dataset 拆分操作之前，我们需
# Spark 拆分 Dataset 的实现教程
在大数据处理领域中，Apache Spark 是一款广泛使用的集群计算框架。它的强大之处在于其处理大规模数据的能力。在某些情况下，我们需要将一个大的 Dataset 拆分为多个小的 Dataset，例如为了更好地进行数据处理、分析、训练模型等。本文将详细介绍如何在 Spark 中实现 Dataset 的拆分。
## 流程概述
在开始之前，我们
RDD(弹性分布式数据集)RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，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。可以从三个方面来理
概述本文讲述spark sql中的dataset的组成部分，并对其创建过程进行分析。Dataset要点我们可以总结出dataset的一些要点，如下：和关系型数据表一样，Dataset是强类型的。数据集的行的集合，被称为Dataframe。和RDD一样，Dataset的操作分为两类：转换(transformations)和行动(action)。和RDD一样，Dataset是lazy的，也就是说当执行
# Spark Dataset按分区拆分为多个Dataset
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建SparkSession] --> B[加载数据源]
B --> C[按列进行分区]
C --> D[拆分为多个Dataset]
```
## 甘特图
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-D
1.说明/*
* RDD 任务切分中间分为:Application、Job、Stage 和 Task
Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application;
new SparkConf().setMaster("local").setAppName("distinctTest")
Job:一个Action算子
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2023-05-27 16:28:55
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Partitioning:分区数据通常用于水平分配负载，这具有性能优势，并有助于以逻辑方式组织数据 .分区表会更改持久化数据的结构，现在将创建反映此分区结构的子目录 .这可以显着提高查询性能，但前提是分区方案反映了常见的过滤 .在Spark中，这由 df.write.partitionedBy(column*) 完成，并通过将 columns 分区到同一子目
通过Dataset API，我们可以直接在数据上执行关系型操作，这一功能主要是借助了Spark SQL的一些核心功能。本文主要分析Dataset API和Spark SQL模块之间的关联关系 一、Dataset初始化 Dataset类有两个构造参数，SparkSession和LogicalPlan
spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSet spark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。 RDD是什么？ RDD：Spark的核心概念是RDD
对于开发来说，最具吸引力的是一组API可以使其提高生产力，易于使用，直观和富有表现力。 Apache Spark对开发人员的吸引力在于它对大量数据集操作十分简易，并且跨语言（Scala，Java，Python和R）.本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和Dataset
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2023-06-30 19:58:20
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一、map算子将处理的数据源的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。 map的参数为一个函数。在map转换后，分区是不变的。例子：将每个分区的数据都乘以2def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName
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2023-07-14 15:20:29
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定义class Dataset[T](sparkSession: SparkSession, queryExecution: QueryExecution, encoder: Encoder[T])
extends Serializable数据集是特定于域的对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换这些对象。每个数据集还有一个称为DataFrame的非类型化视图，它是Row的数据集。数据集上
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2023-07-14 15:46:32
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Spark的Java和Scala API的使用 文章目录Spark的Java和Scala API的使用实验环境实验内容实验步骤1.点击"命令行终端"，打开新窗口2.启动Scala的Shell3.弹性分布式数据集RDD4.RDD的创建方法RDD编程Scala API5.Transformation转换常用的Transformation6.Action动作常用的Action熟悉API的操作7.练习18
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2023-07-14 15:45:52
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introdataset和operationSpark对数据集合的基本抽象叫做Dataset。Dataset可以从文件直接创建，也可以从其他dataset经过transform变换而来。具体变换操作比如：textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)这个transfo
spark 直接通过 object 创建 dataset: sparkSession.createDataset(Seq(obj1, obj2, obj3...)) spark 创建空 dataset: sparkSession.emptyDataset[类名] ...
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2021-10-22 14:34:00
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自Spark1.4加入DataFrame,1.6加入dataSet以来，RDD的主导地位不断下降，在Spark2.0.0版本之后，社区已经开始建议开发者慢慢放弃使用RDDl了，在版本的升级过程中，不同的组件对于DataSet的支持逐渐加强，目前的稳定版本可以说是DataSet已经完全取代了RDD的作用，那么这三者之间有什么区别和相似之处呢？一、共性1、RDD、DataFrame、Dataset全都
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2023-10-09 10:26:25
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一、概述http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.htmlSpark SQL是Spark中一个模块，用以对结构化数据进行处理。SparkSQL在RDD之上抽象出来Dataset/Dataframe 这两个类提供了类似RDD的功能，也就意味用户可以使用map、flatMap、filter等高阶算子，同时也通过了基于列的命名查询
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2023-07-28 13:50:02
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Spark权威指南读书笔记（二） 结构化API一、结构化API综述与简介结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件，半结构化的CSV文件，以及高度结构化的Parquet文件。通常而言，结构化API主要指以下三种核心分布式集合类型API：Dataset类型DataFrame类型SQL表和视图1.DataFrame类型 与 Dataset类型DateFrame具有行和列的类似于分布
