本期内容：1、Spark Streaming中RDD的空处理2、StreamingContext程序的停止一、Spark Streaming中RDD的空处理案例代码： Scala代码：package com.dt.spark.sparkstreaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streamin
Spark---创建RDD的三种方式通过本地集合创建RDD通过外部数据创建RDD通过RDD衍生新的RDD通过本地集合创建RDDdef rddCreationLocal(): Unit = { val seq1 = Seq("hello","world","HI") val seq2 = Seq(1,2,3) //可以不指定分区数 val rdd1: RDD[String] = sc.parallelize(seq1,2) //要指定分区数 val rdd2: RDD[Int] =
原创
2021-08-03 10:10:57
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这种方法的好处就是可以在Spark shell快速创建RDD，并在RDD上面执行各种操作。但是除了测试代码效果之外，在实际的开发工作中
原创
2024-04-30 14:59:45
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1.从内存集合中创建RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDDval sparkConf =
new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val rdd1 = sparkCo
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2023-10-20 15:59:25
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学习spark任何技术之前请先正确理解spark，可以参考：正确理解Spark本文详细介绍RDD python api的action操作。先创建一个RDD：conf = SparkConf().setAppName("appName").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
parallelize_rdd = sc.parallelize
文章目录RDD概述1. [RDD是什么](https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html)2. 为什么会产生RDDRDD的细节1. RDD的属性2. RDD的弹性RDD的特点1. RDD可在逻辑上进行分区2. RDD中的数据是只读的3. RDD之间具备依赖性4. 多次使用的RDD可以被缓存5. RDD支持Che
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2023-08-08 13:27:53
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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
原创
2020-12-04 22:07:42
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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
原创
2021-04-29 22:50:14
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Spark编程每一个spark应用程序都包含一个驱动程序（driver program ），他会运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作（parallel operations）spark提供的最主要的抽象概念有两种： 弹性分布式数据集（resilient distributed dataset）简称RDD ，他是一个元素集合，被分区地分布到集群的不同节点上，可以被并
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2024-09-24 23:55:09
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1）由一个已经存在的Scala集合创建。val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等val rdd2 = sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt...
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2021-07-07 10:50:17
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1）由一个已经存在的Scala集合创建。val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等val rdd2 = sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt...
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2022-03-24 09:46:15
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1：什么是Spark的RDD？？？
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，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。
2：RDD
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2018-02-23 18:25:00
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一、什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，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。1.1 RDD属性（1）Partit
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2023-10-10 22:42:04
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spark的RDD中的action(执行)和transformation(转换)两种操作中常使用的函数0. RDD产生背景为了解决开发人员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算，提出了 RDD 的概念，而当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差, 这个是RDDs 的提出的动机。1. RDD定义RDD 是 Spark 的计算模型。RDD（Resilient
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2023-10-02 19:52:06
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RDD创建RDD可以通过两种方式创建：第一种：读取一个外部数据集，从本地加载数据集或者从HDFS文件系统，HBASE，Cassandra，AmazonS3等外部数据源中加载数据集。第二种：调用SparkContext的parmallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。从文件系统中加载数据创建RDDSpark采用textfile（）方法从文件系统中加载数据创建RDD，该
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2023-10-23 06:44:29
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RDD是什么? 通俗地理解，RDD可以被抽象地理解为一个大的数组（Array），但是这个数组是分布在集群上的。详细见 Spark的数据存储RDD是个抽象类，具体由各子类实现，如MappedRDD、 ShuffledRDD等子类。 Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类。 官方对RDD的解释是：弹性分布式数据集
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2023-12-12 15:33:11
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第二篇介绍一下Spark的基本数据抽象——RDD，RDD来自伯克利的一篇论文，也就是http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 下面就选取一些主要的特性进行介绍：一、什么是RDD RDD(Resilient Distributed Datasets)即弹性分布式数据集，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD
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2024-07-26 12:14:52
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一、RDD概念1.概念Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集，默认情况下：每一个block对应一个分区，一个分区会开启一个task来处理。（a）Resilient：可以存在给定不同数目的分区、数据缓存的时候可以缓存一部分数据也可以缓存全部数据 （b）Distributed：分区可以分布到不同的executor执行(也就是不同的worker/NM上执行) （c）
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2024-04-10 21:09:54
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在上一篇文章中，讲了Spark的简单应用开发，在构建数据源的时候，返回了一个RDD对象，所有对数据的操作，都是在这个对象中进行操作，RDD对象是Spark中至为核心的组件，这篇文章就一起来谈谈Spark RDD (resilient distributed dataset)什么是RDD？RDD（ resilient distributed dataset ） 弹性分布式数据集；RDD代表是一个不可
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2024-01-08 13:17:35
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一、RDD转换成DataFrame1、为什么要将RDD转换成DataFrame转换成DataFrame之后就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，进行Spark SQL进行SQL查询了。2、Spark SQL支持两种方式来将RDD转化成DataFrame使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据 这种基于反射的方法，代码比较简洁，当你已经知道你的RDD的元数据时，是一种非常不错的
