Spark的三大数据结构-RDD并行度与分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。// TODO 准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val
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2023-09-25 13:57:01
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连接将有键的数据与另一组有键的数据一起使用是对键值对数据执行的最有用的操作之一。连接数据可能是pairRDD最常用的操作之一。连接方式多种多样：右外连接、左外连接、交叉连接以及内连接。普通的join操作符表示内连接。只有在两个pairRDD中都存在的键才叫输出。当一个输入对应的某个键有多个值时，生成的pairRDD会包括来自两个输入RDD的每一组相对应的记录。有时，我们不希望结果汇总的键必须在两个
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2023-09-21 10:07:35
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目录 弹性分布式数据集 (RDDs)Spark 并行集合Spark 外部数据集外部数据集Spark RDD 操作Spark RDD 操作基础Spark RDD持久化Spark RDD 持久化如何选择存储级别删除数据弹性分布式数据集 (RDDs) Spark 核心的概念是 Resilient Di
# 如何使用Java合并两个Spark RDD
在这篇文章中，我们将学习如何在Apache Spark中使用Java合并两个RDD（弹性分布式数据集）。我们将通过一个清晰的步骤流程图、甘特图以及代码示例，详细讲解整个过程。
## 流程概述
以下是实现合并两个RDD的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ---
1.SparkContext对象2.RDD创建2.1 并行化集合创建 本地集合：list，dict类似的东西 实例代码如下图所示：2.2 读取外部数据源3.算子3.1 算子概念算子：分布式集合对象上的API叫算子 方法/函数：本地对象的API叫方法函数3.2 算子分类Transformation：转换算子 Action：行动算子4.常用Transformation算子4.1 map算子4.2 fl
大数据技术之Spark Core的RDD（二）一：双Value类型union（otherDattaset）案例作用：对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD数据集
需求：创建两个RDD，并求并集
val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
val rdd2 = sc.parallelize(5 to 8)
val rdd3 = rdd1.union(rdd2).co
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2023-08-08 10:33:47
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创建RDD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RDDSpark Core提供了三种创建RDD的方式使用程序中的集合创建RDD使用本地文件创建RDD使用HDFS文件创建RD
spark 用RDD怎么合并连续相同的key如何创建RDD？ RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Inspark如何处理两个RDD的关
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2023-08-30 12:31:28
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RDD编程指南实际上从spark2开始就不推荐使用rdd了，使用dataset操作更加简单高效，但是我们还是简单介绍一下内容吧弹性分布式数据集（RDD）Spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开，RDD是可以并行操作的容错的容错集合。创建RDD有两种方法：并行化 驱动程序中的现有集合，或引用外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop Inpu
Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是： ➢ RDD : 弹性分布式数据集 ➢ 累加器：分布式共享只写变量 ➢ 广播变量：分布式共享只读变量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。RDD负责数据的处理以及数据的分区，分发给不同的
结合Spark官网, 对Spark RDD的一些简单介绍和总结.RDD是Spark提供的主要抽象, 全称弹性分布式数据集, 它是跨集群节点来分区的元素集合, 可以并行操作, 可以保留在内存, 还可以自动从节点故障中恢复.创建RDD创建RDD有两种方法并行化现有的集合val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd = sc.parallelize(data)
val
每个 Spark 应用都由一个驱动器程序（driver program）来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的 main 函数，
驱动器程序通过一个 SparkContext 对象来访问 Spark。
调用了sc.textFile() 来创建一个代表文件中各行文本的 RDD
驱动器程序一般要管理多个执行器（executor）节点。
一、RDD定义分布式弹性数据集，只读的分区集合，不同分区可以被保存在不同的节点上，从而进行并行计算二、RDD操作RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建.转换指定RDD之间的相互依赖关系 粗粒度的数据转换操作 适合对数据集执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用比如map、filter、groupB
前言 本期继续讲解 Spark 核心 RDD 编程部分，内容比较干货也比较长，建议大家先收藏。 学习目标 RDD 的创建RDD 的转换操作RDD 的行动操作惰性求值 1. RDD 的创建 Spark 提供了两种创建 RDD 的方式：对一个集合进行并行化操作和利用外部数据集生成 RDD 。 对一个集合进行并行化操作 Spark 创建 RDD 最简单的方式就是把已经存在的集合传给 paralleli
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2023-10-03 18:15:27
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本文主要介绍spark join相关操作。讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备2、HSQL描述3、Spark描述 1、数据准备我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和driver
通过并行集合创建RDDparallelize和reducedata = [1, 2, 3, 4, 5]
distData1 = sc.parallelize(data) # 此时distData1就是一个RDD
distData1.reduce(lambda a, b: a + b) # 将所有元素相加
# reduce(f)是对RDD中的元素通过函数f进行两两操作，产生的值作为新的元素再和RDD
文章目录前言RDD、DataFrame和DataSet的定义RDD、DataFrame和DataSet的比较Spark版本数据表示形式数据格式编译时类型安全序列化垃圾回收效率/内存使用编程语言支持聚合操作(Aggregation)结论 前言最近同事开始学习使用Spark，问我RDD、DataFrame和DataSet之间有什么区别，以及生产环境中的spar
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2023-10-28 11:53:11
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# 使用 Apache Spark 合并两个 DataFrame 的指南
在大数据处理中，DataFrame 是一个非常常用的数据结构，其中 Spark 提供了高效的数据处理和分析能力。合并两个 DataFrame 是数据操作中非常重要的一步。本文将指导你如何使用 Apache Spark 合并两个 DataFrame，并详细介绍每一步的实现过程。
## 整体流程
在合并 DataFrame
1 Hash Shuffle V1
相对于传统的 MapReduce，Spark 假定大多数情况下 Shuffle 的数据不需要排序，例如 Word Count，强制排序反而会降低性能。因此不在 Shuffle Read 时做 Merge Sort，如果需要合并的操作的话，则会使用聚合（agggregator），即用了一个 HashMap （实
一、利用RDD计算总分与平均分（一）准备工作1、启动HDFS服务 2、启动Spark服务 3、在本地创建成绩文件 4、将成绩文件上传到HDFS （二）完成任务 1、在Spark Shell里完成任务 （1）读取成绩文件，生成RDD （2）定义二元组成绩列表 （3）利用RDD填充二元组成绩列表 （4）基于二元组成绩列表创建RDD （5）对rdd按键归约得到rdd1，计算总分 （6）将rdd1映射成r
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2023-09-26 09:30:05
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