Spark是用于分析应用程序的开源，可伸缩，大规模并行，内存中执行引擎。可以将其视为位于多个数据存储上方的内存层，在其中可以将数据加载到内存中并在整个集群中并行进行分析。 Spark Core：Spark的基础，它为调度和基本I / O提供了许多自由，Spark提供了100多个高级操作员，使构建并行应用程序变得容易。 Spark还包括预构建的机器学习算法和图形分析算法，这些算法专门编写
hspark.jpeg 1.什么是RDDRDD 是 Spark 的计算模型。RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性的分布式数据集合，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、只读的，被分区的数据集。操作 RDD 就像操作本地集合一样，有很多的方法可以调用，使用方便，而无需关心底层的调度细节。一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个
【RDD】不可变的分布式对象集合。Spark使用谱系图(lineage graph)来记录不同 RDD 之间的依赖关系。每当我们调用一个新的行动操作时，整个 RDD 都会从头开始计算。要避 免这种低效的行为，用户可以将中间结果持久化。【惰性求值】惰性计算RDD：Spark 了解完整的转化操作链，只计算求结果时真正需要的数据。在被调用行动操作之前 Spark 不会 开始计算。当我们调用 sc.tex
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2023-09-14 17:12:43
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1.简述Spark的技术特点 基于内存的弹性分布式数据集（RDD）：Spark提出的弹性分布式数据集，是Spark最核心的分布式数据抽象，Spark的很多特性都和RDD密不可分。 Transformation & Action：Spark通过RDD的两种不同类型的运算实现了惰性计算，即在RDD的Transformation运算时，Spark并没有进行作业的提交；而在RDD的Action操作
作者：朱凯
01 概述 十年前我们只有Hadoop，大家首先通过HDFS实现海量数据的共享存储，然后使用MapReduce以批处理的方式处理这些海量数据，这一切看起来似乎十分完美。
但众口难调啊，有人觉得MapReduce的编程模型太难使用了，为什么不能使用SQL来分析数据呢？我们数据库领域已经有非常成熟的数据仓库模型了，为何不实现一个大数据技术的数据仓库呢？
RDD（弹性分布式数据集）中的数据就如final定义一般，只可读而无法修改，若要对RDD进行转换或操作，那就需要创建一个新的RDD来保存结果。故而就需要用到转换和行动的算子。Spark运行是惰性的，在RDD转换阶段，只会记录该转换逻辑而不会执行，只有在遇到行动算子时，才会触发真正的运算，若整个生命周期都没有行动算子，那么RDD的转换代码便不会运行。这样的惰性计算，其实是有好处的，它在遇到行动算子需
一、Spark概述1.Spark 是什么 Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。2.Spark and MapReduceSpark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘。可称MapReduce为一次性数据集计算 主要利用磁盘交互，磁盘IO非常影响性能Spark会将数据结果
WordCount示例：val file = spark.textFile("hdfs://...")
val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.saveAs
RDD的三类算子Transformation通过已有的RDD生成新的RDD惰性计算：Transformation 只会记录RDD的转化关系，不会触发计算（类似于py 里面的惰性序列，如 zip）举例：map，filter，groupBy，reduceBy优点：可以中间插入优化过程Action通过RDD计算得到一个或者一组值Action是立即执行的举例：cout，reduce，saveAsTextF
3.6 惰性操作RDD的创建和转换方法都是惰性操作。当应用调用一个返回RDD的方法的时候，Spark并不会立即执行运算。比如，当你使用SparkContext的textFile方法从HDFS中读取文件时，Spark并不会马上从硬盘中读取文件。类似地，RDD转换操作（它会返回新RDD）也是惰性的。Spark会记录作用于RDD上的转换操作。让我们考虑如下示例代码。 上面三行代码看起
1.背景spark streaming有状态计算（如UV）通常采用DStream.updateStateByKey（实际是PairDStreamFunctions增强到DStream的），具体实现网上讲的很多。spark streaming是持续计算，有状态时不能通过简单的DAG/lineage容错，所以必须设置checkpoint（否则Job启动会报错）checkpoint会持久化当批次RDD的
Spark Streaming中数据是以微批的形式进来的，如果要基于之前的批处理的处理结果进行计算的话，就必须对之前计算的结果进行管理。可以通过外部存储实现，也可以通过Spark Streaming提供的状态管理来实现。Spark Streaming提供了两个算子来实现流状态管理：一个是updateStateByKey，另一个是mapWithState。updateStateByKeyupdate
Spark 官方网站使用如下简洁的语言描述了Spark我们可以从中提取出如下信息：Spark是一个引擎快速通用Spark可以用来处理数据数据是大规模的Spark本身并不提供数据存储能力，它只是一个计算框架它的快速体现在什么地方呢？如果处理的数据在内存中，运行MapReduce比hadoop要快100倍以上，要是数据在磁盘中，也比Hadoop快10倍以上。为什么会快呢，Spark在处理数据的时候，使
系列文章目录spark第一章：环境安装 spark第二章：sparkcore实例 文章目录系列文章目录前言一、idea创建项目二、编写实例1.WordCount2.RDD实例3.Spark实例总结 前言上次我们搭建了环境，现在就要开始上实例，这次拖了比较长的时间，实在是sparkcore的知识点有点多，而且例子有些复杂，尽自己最大的能力说清楚，说不清楚也没办法了。一、idea创建项目这个可以参考我
通过转化操作，你从已有的RDD中派生出新的RDD，Spark会使用RDD Lineage(谱系图)来记录这些不同RDD之间的依赖关系。Spark需要用这些信息来按需计算每个RDD，也可以依赖谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时恢复所丢失的数据。行动操作，它们会把最终得到的结果返回到驱动器程序，或者写入外部存储系统中。需要注意的是，每当调用一个新的行动操作时，整个RDD都会从头开始计算，要避免这种低
本文介绍了 python 的生成器，构造一些有趣的惰性计算程序，可以作为 python 函数式的基础。1. iterator and generator 众所周知，python3 里面的 range 返回是一个对象而不是列表，它的前身是 python 2 的 xrange。python 2 里面的 range 会生成一个列表，当这个列表很大时，会有严重的性能问题:for x in range(0,
最近公司要开发一个spark项目，学习下spark使用，由于公司原因必须使用java，以下代码全部基于java实现。spark基础基于内存实现，效率高于hadoop，内存不足的时候也会将中间结果写入磁盘，效率会降低。操作容易，hadoop只提供了map和reduce两个操作，对于某些复杂任务，会写很多map和reduce，操作非常复杂，而且由于map阶段完全完成后才会进行reduce，效率会降低。
# Spark惰性机制的好处
## 概述
在Spark中，有一种被称为“惰性求值”的机制。这意味着Spark不会立即执行操作，而是将它们转换为一个操作的“执行计划”，等到真正需要获取结果时才会执行。这种机制的好处是可以减少不必要的计算和内存占用，提高程序的性能和效率。
## 流程
下面是实现“Spark惰性机制的好处”的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[
scala sparkspark dataframe 聚合操作、join操作，多次引用导致字段解析错误的问题，可以重命名列解决。
原创
2021-11-20 11:18:24
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看一些博客都是轻描淡写的说一下这是spark的特性，延迟/惰性计算(lazy evaluation)就完事了，然后各个博客之间抄来抄去就是那么几句话，所以就想着把这些东西整理一下讲清楚，希望对有需要的朋友有所帮助。主要为了解决3个疑问rdd的弹性表现在哪 ？什么是spark lazy 特性 ？spark lazy evaluation 的好处都有什么 ？rdd的弹性表现在哪RDD（Resilien
