1. Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL查询引擎。从下图可以查看RDD、DataFrames与DataSet的关系。1.2 为什么要学习Spark SQLHive，它是将Hive SQL转换成MapReduce，然后提交到集群上执行
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2023-08-08 21:13:40
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RDD（弹性分布式数据集）。RDD以分区中的每一行进行分布式计算。父子依赖关系。一、RDD创建操作1）数据集合Val data=Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
Val distData = sc.parallelize(data, 3) #分区，生成RDD数据集
Val distData =sc.parallelize(1 to 10, 2) #2是并行程度，指定
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2023-10-18 14:04:36
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# Spark SQL多个RDD连接
随着数据量的不断增长，处理大规模数据的需求也变得越来越迫切。Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它提供了丰富的API和功能，包括Spark SQL，能够提供高效的数据处理和分析能力。在Spark SQL中，我们可以使用多个RDD进行连接操作，以实现更复杂的数据处理需求。
## 什么是RDD
RDD（Resilient Distributed D
原创
2024-04-06 03:25:03
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前言spark系列教程spark-core–RDD入门实战(详解各大api,基于IDEA开发)目录:RDD函数传值RDD依赖关系RDD缓存键值对RDD分区器数据的读取与保存连接mysql数据库RDD累加器广播变量
## RDD函数传值方法 在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要主要的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的
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2023-12-20 06:41:13
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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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一、创建1.外部数据源（1）读取win读取win （读取多个文件）val conf=new SparkConf().setAppName("New Test").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val readText=sc.textFile("D:\\example\\1.txt,D:\\example\\2.txt")
val
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2024-08-14 16:04:06
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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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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。
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2023-12-15 23:42:08
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在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是数据处理的重要组成部分，但在进行RDD连接时，可能会遇到性能瓶颈或连接错误。本文将详细分享如何解决spark rdd连接的问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比。
## 环境配置
首先，在开始我们的Spark项目之前，需要配置好开发环境。下面是一个环境配置的流程图，以及所需的相关代码和依赖版本信息表。
`
RDD
弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）
每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。
RDD 支 持 两 种 类 型 的 操 作： 转 化 操 作（transformation） 和 行 动 操 作(action) 转化操作会由一个 RDD 生成一个新的 RDD行动操作会对 RDD 计算出一个结
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2023-09-05 10:11:28
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1、RDD基础弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。 二.官网介绍：Internally, each RDD is characterized by f
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2024-06-06 11:59:56
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1. Spark中的RDDResilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)Spark中的最基本的抽象有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据包含所有元素的分区的集合RDD包含了很多的分区2. RDD中的弹性RDD中的数据是可大可小的RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘RDD有自动容错功能
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2023-10-19 12:58:20
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Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称 RDD）。RDD 其实就是分布式的元素集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。而在这一切背后，Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。一、RDD基础 Spark 中的 RDD 就是
只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。 一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。 RDD提
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2023-12-14 10:15:45
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只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。 一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。 RDD提
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2023-12-14 10:23:23
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介绍：RDD--Resilient Distributed DatasetSpark中RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同的节点上。RDD可以包含Python、Java、Scala中的任意类型的对象，以及自定义的对象。创建RDD的两种方法： 1 读取一个数据集(SparkContext.textFile()) : lines = sc.text
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2023-12-14 18:39:35
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Spark学习笔记之SparkRDD 博客分类： spark
一、 基本概念 RDD（resilient distributed datasets）弹性分布式数据集。 来自于两方面① 内存集合和外部存储系统② 通过转换来自于其他RDD，如map，filter等2.创建操作（creation op
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2023-08-18 17:16:12
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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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# Spark拆分成多个RDD的介绍
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，能够高效地处理大量数据。在Spark的核心概念中，弹性分布式数据集（RDD）是最基本的数据结构，它可以在集群上并行操作。当我们处理大规模数据时，有时需要将一个大的RDD拆分成多个RDD以便于更高效的操作和管理。本文将介绍如何在Spark中进行RDD的拆分，并提供代码示例。
## RDD的基本概念
# Spark RDD Filter 多个条件的应用
在大数据处理领域，Apache Spark作为一个强大的分布式计算平台，广泛用于处理大规模的数据集。RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据结构之一，它允许用户以编程方式操作大规模数据集。本文将详细介绍如何使用Spark RDD的`filter`操作来根据多个条件筛选数据。
## 1. RDD的基本概念
RDD是不可变的分布式对象
