# 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
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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介绍标签（空格分隔）： sparkhadoop,spark,kafka交流群：224209501RDD 操作1，RDD五大特点：1，A list of partions 一系列的分片：比如64M一个分片，类似于hadoop的splits。 2，A function for computing each split 在每个分区上都有一个函数去迭代、执行、计算它。 3，A list de
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2024-06-23 10:46:46
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Spark开发学习之RDD编程什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)是分布式数据集，是Spark设计里最为核心的概念。在RDD出来之前，所有的分布式批处理计算系统都是从存储中读取数据到计算完成后将结果写入存储的模型，这种计算模型在处理数据集迭代运算时效率不高，为了解决这一问题，RDD应运而生。如上图，RDD是Spark core层最重要的概念，其他的Spa
前言 在对数据进行了初步探索后，想必读者对MovieLens数据集有了感性认识。而在数据挖掘/推荐引擎运行前，往往需要对数据预处理。预处理的重要性不言而喻，甚至比数据挖掘/推荐系统本身还重要。 然而完整的数据预处理工作会涉及到：缺失值，异常值，口径统一，去重，特征提取等等等等，可以单写一本书了，
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2024-09-09 06:48:18
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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、
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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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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1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用 它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有S
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2023-07-11 20:00:57
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是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块，用于处理结构化数据，开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析， 底层基于RDD进行操作，是一种特殊的RDD，DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者Da
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2023-08-10 20:44:14
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一、Spark包括什么spark的核心是Spark Core，其中上面的Spark Sql对接的是Hive等结构化查询，Spark Streaming是对接的流式计算，后面的那两个也是主要用在科学任务中，但是他们的基础都是spark core，而Spark core的核心就是RDD操作，RDD的操作重要的就是算子，也就是说，掌握了算子基本上就掌握了spark的基础。二、RDD1、是什么？ 
Scala比较器两个特质Scala提供两个特质（trait）Ordered与Ordering用于比较。其中，Ordered混入（mix）Java的Comparable接口，而Ordering则混入Comparator接口。众所周知，在Java中实现Comparable接口的类，其对象具有了可比较性；实现comparator接口的类，则提供一个外部比较器，用于比较两个对象Ordered与Orderi
1.堆内内存与堆外内存 作为一个 JVM 进程，Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对JVM 的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用。 堆内内存受到 JVM 统一管理，堆外内存是直接向操作系统进行内存的申请和释放。1
弹性分布式数据集（RDD）不仅仅是一组不可变的JVM(Java虚拟机) 对象的分布集，可以让你执行高速运算，而且是Apark Spark的核心。顾名思义，该数据集是分布式的。基于某个关键字，该数据集被划分成多块，同时分发到执行结点。这样做可以使得此类数据集能够执行高速执行运算。另外，RDD将跟踪（记入日志）应用于每个块的所有转换，以加快计算速度，并在发生错误和部分数据丢失时提供回退。在这种情况...
原创
2021-08-04 13:56:33
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RDD是“Resilient Distributed Dataset”的缩写，从全称就可以了解到RDD的一些典型特性。Resilient（弹性）：RDD之间会形成有向无，数据库等。
原创
2024-04-30 14:59:51
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弹性分布式数据集（RDD）不仅仅是一组不可变的JVM(Java虚拟机) 对象的分布集，可以让你执行高速运算，而且是Apark Spark的核心。顾名思义，该数据集是分布式的。基于某个关键字，该数据集被划分成多块，同时分发到执行结点。这样做可以使得此类数据集能够执行高速执行运算。另外，RDD将跟踪（记入日志）应用于每个块的所有转换，以加快计算速度，并在发生错误和部分数据丢失时提供回退。在这种情况...
原创
2022-03-15 14:06:34
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
原创
2023-06-10 00:35:02
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原因1:优秀的数据模型和丰富的计算抽象Spark出现之前，已经有了非常成熟的计算系统MapReduce，并提供高级API(map/reduce)，在集群中运行计算，提供容错，从而实现分布式计算。虽然MapReduce提供了数据访问和计算的抽象，但是数据的重用只是简单地将中间数据写入一个稳定的文件系统(比如HDFS)，所以会产生数据复制备份、磁盘I/O和数据序列化，所以在多个计算中遇到需要重用中间结
一、学习Spark RDD RDD是Spark中的核心数据模型，一个RDD代表着一个被分区(partition)的只读数据集。 RDD的生成只有两种途径： 一种是来自于内存集合或外部存储系统； 另一种是通过转换操作来自于其他RDD； 一般需要了解RDD的以下五个接口： partition 分区，一个RDD会有一个或者多个分区 dependencies() RDD的依赖关系 preferredLo
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2023-07-28 21:14:58
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1. Tranformation
val lines=sc.textFile(file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt)
### #1. map map(func) 将每个元素传递给函数 func 中，并将返回结果返回为一个新的数据集
scala> val data=Array(1,2,3,4,5)
scala> val rd
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2023-11-09 16:22:41
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