1. Spark与Scala的版本问题官网会给出Maven Repository上可以查到2. RDD(Resilent Distributed DataSet)一组Partition，每个分片都被一个计算任务处理，未指定的话默认是程序分配的CPU core的数目计算每个Paritition的函数每个Partition上的数据都有一个函数进行计算RDD之间的依赖关系Rdd每次转换会生成
转载
2023-07-30 15:45:52
115阅读
RDD简介
在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数
转载
2022-09-27 11:29:10
271阅读
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。
spark中RDD的基本操作方式读取本地文件val rdd = sc.textFile("file:///home/tom/a.txt")
rdd.collect
val rdd1=rdd.map(s=>Integer.parseInt(s)+1)
rdd1.collect
rdd1.saveAsTextFile("file:///home/tom/result")Spark是支持使用任何
转载
2023-06-16 19:01:28
140阅读
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
转载
2023-08-30 12:31:28
146阅读
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
# Spark 相同 RDD 多次使用的实现方法
## 简介
在 Spark 中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的抽象，并且可以在多个操作中重复使用。本文将介绍如何实现在 Spark 中多次使用相同的 RDD。
## 实现步骤
下面是实现该功能的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 创建 SparkSession 对象 |
| 步
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
转载
2023-06-11 15:26:05
113阅读
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
转载
2023-07-11 20:00:57
99阅读
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
转载
2023-08-10 20:44:14
89阅读
文章目录RDD1. 不可变性2. 分区性3. 并行操作4. RDD内部结构5. RDD宽依赖、窄依赖1. 窄依赖2. 宽依赖6. RDD的重用Dataset1. Encoder2. Dataset的创建DataFrameRDD、Dataset和DataFrame三者区别参考 RDDRDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是Spark中的基本抽象。RD
与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象（Unified Programming Abstraction）。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。要理解
Spark RDD详解在Spark学习之路——2.核心组件、概念中我们已经对RDD进行了比较细致的介绍，但是对RDD在Saprk内部起到的作用、还有RDD和其他组件之间的关系没有明确描述，下面我们就以编程的视角，详细地了解一下RDD的设计和运行原理。一、总述RDD是Spark的数据抽象，一个RDD是一个只读的分布式数据集，可以通过转换操作在转换过程中对RDD进行各种变换。一个复杂的Spark应用程
Spark最基本、最根本的数据抽象
RDD基于内存，提高了迭代式、交互式操作的性能
RDD是只读的，只能通过其他RDD批量操作来创建，提高容错性 另外RDD还具有位置感知性调度和可伸缩性
RDD只支持粗粒度转换，记录Lineage，用于恢复丢失的分区，从物理存储的数据计算出相应的RDD分区
 
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
转载
2023-07-28 21:14:58
119阅读
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
1基本RDD1.1 针对各个元素的转化操作map()、filter()两个最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，每个元素经函数的返回结果作为新RDD中对应元素的值。而转化操作filter()则接收一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新RDD中返回。 例如，用map()对RDD中的所有数求平方：val input =
文章目录一、提出任务二、完成任务（一）、新建Maven项目（二）、添加相关日志依赖和构建插件（三）、创建日志属性文件（四）、创建分组排行榜榜单单例对象（五）本地运行程序，查看结果（六）交互式操作查看中间结果1、读取成绩文件得到RDD2、利用映射算子生成二元组构成的RDD3、按键分组得到新的二元组构成的RDD4、按值排序，取前三5、按指定格式输出结果 一、提出任务分组求TOPN是大数据领域常见的需
spark RDD目录spark RDD关于sparkRDD基本概念学习对于RDD的基本操作主从节点的启动spark的初始化RDD创建调用parallelize()方法并行化生成RDD使用外部存储中的数据集生成RDD注意事项正式的、RDD的基础操作WordCount的例子RDD转化操作transformationRDD行动操作actions总结基本编程步骤总结没有做的实践操作导入并使用jar包集成
常用SparkRDD容易混淆的算子区别1.map与flatMap的区别# 初始化数据
val rdd1 = sc.parallelize(Array("hello world","i love you"))map# map算子
rdd1.map(_.split(" ")).collect
# map算子结果输出
res0: Array[Array[String]] = Array(Array(h
