数据倾斜概念什么是数据倾斜 大数据下大部分框架的处理原理都是参考mapreduce的思想：分而治之和移动计算，即提前将计算程序生成好然后发送到不同的节点起jvm进程执行任务，每个任务处理一小部分数据，最终将每个任务的处理结果汇总，完成一次计算。
如果在分配任务的时候，数据分配不均，导致一个任务要处理的数据量远远大于其他任务，那么整个作业一直在等待这个任务完成，而其他机器的资源完全没利用起来，
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2023-08-29 16:24:26
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文章目录一、RDD血缘关系二、RDD 依赖关系1.窄依赖2.宽依赖3.RDD的阶段划分4.RDD任务划分三、RDD持久化1.RDD Cache 缓存2.RDD CheckPoint 检查点四、RDD 分区器五、RDD 文件读取与保存 一、RDD血缘关系RDD不会保存数据；RDD为了提供容错性，会将RDD间的关系保存下来 一旦出现错误，可以根据血缘关系从新计算二、RDD 依赖关系1.窄依赖上游RD
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2023-09-03 15:50:32
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今天是spark专题第二篇文章，我们来看spark非常重要的一个概念——RDD。在上一讲当中我们在本地安装好了spark，虽然我们只有local一个集群，但是仍然不妨碍我们进行实验。spark最大的特点就是无论集群的资源如何，进行计算的代码都是一样的，spark会自动为我们做分布式调度工作。RDD概念介绍spark离不开RDD，RDD是其中很重要的一个部分。但是很多初学者往往都不清楚RDD究竟是什
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2024-06-16 20:55:10
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# 教你如何实现“Spark RDD的API文档”
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何实现“Spark RDD的API文档”感到困惑。不用担心，这篇文章将为你提供详细的指导，帮助你快速上手。
## 流程图
首先，让我们用流程图来展示实现Spark RDD API文档的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[了解Spark RDD]
原创
2024-07-21 09:56:08
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2.2 RDD:计算 transform->action2.2.1 aggregatex = sc.parallelize([2,3,4], (aggreg...
原创
2023-07-31 10:45:21
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第1章 RDD 概念1.1 RDD 为什么会产生 RDD：Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集 RDD 是 Spark 的基石，是实现 Spark 数据处理的核心抽象。那么 RDD 为什么会产生呢？ Hadoop 的 MapReduce 是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作模式一般是从存储上加载数据集，然后操作数据集，最后写入物理存储设备。
原创
2021-06-02 18:14:13
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1. RDD是一个抽象类，需要实现两个抽象函数abstract class RDD[T: ClassTag](
@transientprivate var _sc: SparkContext,
@transientprivate var deps: Seq[Dependency[_]]
) extendsSerializable w
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2023-12-20 16:03:00
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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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1 Spark的生态Spark Core中的基本概念DAG(Directed Acyclic Graph), 有向无环图。Spark Core提供了有向无环图的分布式计算框架，并提供内存机制来支持多次迭代计算或者数据共享，大大减少了迭代计算之间读取数据的开销。RDD(Resilient Distributed Dataset)，它是一个分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一
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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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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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？ 
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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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
 
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2024-06-11 16:53:40
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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
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2023-09-28 12:39:08
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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
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2023-10-29 00:33:31
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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
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2023-12-11 10:33:02
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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 =
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2023-10-14 02:06:03
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