文章目录1.RDD算子介绍2.转换算子2.1 Value类型2.1.1 map2.1.2 mapPartitions2.1.3 mapPartitionsWithIndex2.1.4 flatMap2.1.5 glom2.1.6 groupBy2.1.7 filter2.1.8 sample2.1.9 distinct2.1.10 coalesce2.1.11 repartition2.1.12
# 理解 Spark 的特点及实现流程
Apache Spark 是一个强大的跨平台大数据处理框架。不过，对于刚入行的小白来说，理解 Spark 的特点及相关代码实施可能有些困难。今天我们通过一个逐步的流程来帮助你理解 Spark 的特点及如何实现。
## Spark 的特点
在深入流程前，让我们先了解一下 Spark 的一些主要特点：
1. **快速处理**：Spark 使用内存中计算，
数据结构核心之数据集RDD俗称为弹性分布式数据集。Resilient Distributed Datasets，意为容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。RDD的特点它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。通过并行转换的方式来创建如(map, filter, join, etc)。失败自动重建。
为什么要把RDD转换成DataSet呢因为那样的话，我们就可以直接针对于HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用sparkSql进行查询操作了。这个功能是无比强大的。想象一下针对与HDFS的数据直接就可以使用SQL进行查询。 spark支持两种方式将RDD转换成Dataset。 第一种方式，使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这种基于反射的方式，代码比较简洁，当你已经知道了你的RD
RDD中操作分类两大类型：转换(transformation)和行动(action)转换：通过操作将一个RDD转换成另外一个RDD。行动：将一个RDD进行求值或者输出。所有这些操作主要针对两种类型的RDD：(1) 数值RDD(2) 键值对RDD我们用的最多的就是键值对RDD，然后引起一些比如说数据的不平衡，这个也就是键值对RDD引起的。RDD的所有转换操作都是懒执行的，只有当行动操作出现的时候Sp
目录RDD操作文件类型Sequence文件对象文件MySQL数据库habse数据库sparksql操作写数据的4个选项JSON文件Parquet文件JDBCHive数据库内嵌Hive应用外部Hive应用运行Spark SQL CLI代码中使用Hivesparkstreaming操作文件数据源自定义数据源 RDD操作文件类型可能是本地或者hdfs，类型可能是jsom，text等 spark提供了读
# Spark组件介绍和实现步骤
## 简介
Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的分布式数据处理能力。Spark的组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX。本文将依次介绍这些组件的功能和使用方法。
## 实现步骤
为了更好地理解和掌握Spark的组件，我们可以按照以下步骤来实现：
1.
原创
2023-08-20 03:16:24
264阅读
Spark其核心内置模块，如图所示：资源调度器(Cluster Manager)Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。
为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，目前 Spark 支持 3 种集群管理器:Hadoop YARN (在国内使用最广泛，推荐生产环境使用)Apache Mesos (
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2023-06-27 11:17:51
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开篇介绍大家好，我是小林！今天开始给大家写 《大数据面试突击》之 Spark 系列文章，虽然现在 Flink 在流计算领域很火，但是 Spark 凭借其自身的诸多优势，仍然还是大多数互联网公司的标配。目前，大数据领域计算框架层出不穷，诸如 Flink 等，Spark为什么还能在大数据领域占有一席之地？其原因有二：Spark 开发效率和执行效率快。首先它支持多种开发语言，其中包括 Phthon、Ja
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2023-08-23 21:17:20
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1.RDD 转换算子RDD转换算子实际上就是换了名称的RDD方法RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value 类型算子：Operator(操作)RDD的方法和Scala集合对象的方法不一样集合对象的方法都是在同一个节点的内存中完成的RDD的方法可以将计算逻辑发送到Executor端(分布式节点)执行为了区分不同的处理效果，所以将RDD
文章目录一、简介二、转换算子详解map、flatMap、distinctcoalesce 和 repartitionrandomSplitglomunionsubtratintersectionmapPartitionsmapPartitionWithIndexzipzipParititionszipWithIndexzipWithUniqueIdjoinleftOuterJoincogroup
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2023-10-19 10:24:41
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闪回技术简介闪回技术是Oracle强大数据库备份恢复机制的一部分，在数据库发生逻辑错误的时候，闪回技术能提供快速且最小损失的恢复（多数闪回功能都能在数据库联机状态下完成）。需要注意的是，闪回技术旨在快速恢复逻辑错误，对于物理损坏或是介质丢失的错误，闪回技术就回天乏术了，还是得借助于Oracle一些高级的备份恢复工具如RAMN去完成。在讲闪回技术前，需要先了解Oracle中一个逻辑结构–撤销段。因为
# 掌握Java线程操作的相关类
在Java编程中，线程是实现并发执行的重要机制，而理解与线程操作相关的类是我们最基本的技能之一。本文将指导你如何识别和使用与Java线程操作相关的类，帮助你逐步建立对Java多线程编程的理解。
## 流程概述
下面是了解与Java线程操作相关的类的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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基本概念(Basic Concepts)RDD - resillientdistributed dataset 弹性分布式数据集Operation - 作用于RDD的各种操作分为transformation和actionJob - 作业，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operationStage - 一个作业分为多个阶段Partition - 数据分区，一个RDD中的数据可以分
什么是Spark？Spark是处理大数据常用的计算引擎。Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。和MapReduce相比，spark支持内存计算，一般比MapReduce更高效。一般我们在提交spark任务的时候，都会去其UI界面查看任务运行状况。其中就有job、stage、task的一些
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2023-08-11 11:36:58
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Hello大家好，今天为大家整理了一份关于Spark RDD算子使用的文章，并利用python进行过程的实现~Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，而Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Dataset)，即弹性分布式数据集，是由AMPLab实验室提出的概念，属于一种分布式的内存系统数据集应用，Spark的主要优势来自RDD本身的
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2023-09-02 00:17:30
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文章目录1. RDD转换成DataFrame的两种方式2.DataSet的创建3.类型之间的转换总结4.RDD、DataFrame、DataSet三者的共性与区别共性：区别：RDD:DataFrame:Dataset: 1. RDD转换成DataFrame的两种方式rdd可以通过下面这种方式得到DataFrame：valpeopleDF = peopleRdd.map(_.split("")).
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2023-08-10 20:52:37
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DataSet DataFrame 的出现，让 Spark 可以更好地处理结构化数据的计算，但存在一个问题：编译时的类型安全问题，为了解决它，Spark 引入了 DataSet API（DataFrame API 的扩展）。DataSet 是分布式的数据集合，它提供了强类型支持，也就是给 RD
标题：Kubernetes控制器简介及使用指南
引言：
Kubernetes（简称为K8S）是一种流行的容器编排平台，它提供了一种可靠的方式来管理和部署应用程序。在Kubernetes中，控制器是一种机制，用于管理部署、副本集、状态集和守护程序等资源，确保它们按照用户定义的期望状态运行。本文将介绍Kubernetes控制器的概念和使用指南，并通过代码示例演示如何创建一个简单的控制器。
目录：
RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行1.map(func)返回一个新的RDD，该RDD由每一个
