转换类filter：遍历+筛选call函数每次输入一个rdd内的元素；输出bool值，真则保留，假则抛弃。最终filter将会得到对原rdd全部筛选一遍后的结果rddmap：遍历+转换call函数每次输入一个rdd内的元素；输出根据输入元素转换之后的值。最终map将会输出全部元素转换之后的rdd。例如，原RDD={1，2，3，4，5}，call转换规则是x/10，map之后的RDD={0.1，0.
for i in rdd.collect() //i即为rdd中的每一个元素 print(i)
原创
2017-07-27 01:20:23
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文章目录基本的查询方式将DF注册成table去处理RDD、DataFrame、DataSet之间的差异将RDD转换成DataSet的方法1.使用反射推断结构(样例类)2.通过编程接口指定Schema 基本的查询方式例一份数据如下： anne 22 NY joe 39 CO alison 35 NY mike 69 VA marie 27 OR jim 21 OR bob 71 CA mary 5
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
一、遍历方式ArrayList支持三种遍历方式。1、第一种，随机访问，它是通过索引值去遍历由于ArrayList实现了RandomAccess接口，它支持通过索引值去随机访问元素。代码如下：// 基本的for
for (int i = 0; i < size; i++)
{
value = list.get(i);
}2、第二种，foreach语句foreach语句是java5的新特
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2023-07-24 09:47:16
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目录前言一、RDD概念二、RDD与DataFrame之间的区别特性区别本质区别三、PySpark中RDD的操作1.aggregate(分区计算合并操作) 2.aggregateByKey(PairRDD Key值聚合操作)3.map(逐个元素遍历操作) 4.mapPartitions(分个分区操作)5.getNumPartitions(获取分区数)6. glom()(分区状况)
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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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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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
弹性分布式数据集（RDD）是一组不可变的JVM对象的分布集，可以用于执行高速运算，它是Apache Spark的核心。在pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下：1. 首先是导入库和环境配置（本测试在linux的pycharm上完成）import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session
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2023-06-30 16:41:56
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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
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
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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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
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
 
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
RDD是spark抽象的基石，可以说整个spark编程就是对RDD进行的操作
RDD是弹性的
分布式数据集，它是
只读的，
可分区的，这个数据集的全部或者部分数据可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓的弹性意思是：
内存不够时可以与磁盘进行交换。这是RDD另一个特性：内存计算。就是将数据保存到内存中，同时为了
Spark中最核心的概念为RDD（Resilient Distributed DataSets）中文为：弹性分布式数据集，RDD为对分布式内存对象的 抽象它表示一个被分区不可变且能并行操作的数据集；RDD为可序列化的、可缓存到内存对RDD进行操作过后还可以存到内存中，下次操作直接把内存中RDD作为输入，避免了Hadoop MapReduce的大IO操作；RDD生成 Spark所要处理的任何数据都
