# Spark DataFrame 转为 RDD 的方法与应用
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，其核心提供了丰富的数据处理API，其中最重要的两种数据结构是 DataFrame 和 RDD（弹性分布式数据集）。尽管 DataFrame 提供了更高层次的抽象和更优化的执行计划，RDD 仍然在处理一些底层操作和更复杂的转换时体现了其灵活性和性能。
在本篇文章中，我们将探讨如何
RDD中的所有转换都是惰性的，只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。默认情况下，每一个转换过的RDD都会在它执行一个动作是被重新计算。可以使用persist（或者cache）方法，在内存中持久化一个RDD，在这种情况下，Spark将会在集群中保存相关元素，下次查询这个RDD时能更快访问它，也支持在磁盘上持久化数据集，或在集群间复制数据集。RDD支持的转换操作：1、
转载
2023-10-10 07:46:09
69阅读
mapmap是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例：scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> val b = a.map(x => x*2)
scala> a.collect
res10: Array[Int] = Array(
转载
2023-11-25 12:57:31
49阅读
# Spark DataFrame 排序详解
Apache Spark 是一个强大的大数据处理工具，拥有丰富的 API 来处理和分析大数据。DataFrame 是 Spark 中重要的数据结构之一，它能够处理大量的结构化数据。本文将详细讲述如何对 Spark DataFrame 进行排序的操作，以及相关的代码示例和应用场景。
## 1. 什么是 Spark DataFrame？
DataFr
在进行数据处理时，利用 PySpark 的 RDD（弹性分布式数据集）可以方便地进行大规模数据的分布式计算。在某些情况下，我们需要将 RDD 转换为 Python 的列表形式以便后续处理。这篇博文将记录我在解决“python spark rdd转为list”问题的过程，内容包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和安全加固。
## 环境预检
首先，我需要确认环境依赖和兼容性。使用以
dataframe可以实现很多操作，但是存储到本地的时候，只能存 parquest格式需要存储源格式，需要转换为rdd类型将dataframe中的每一行都map成有逗号相连的string，就变...
转载
2017-03-14 20:03:00
101阅读
2评论
spark下，如何将dataframe格式的数据抓换为rdd格式
原创
2017-03-14 20:03:06
2932阅读
点赞
1. 首先什么是SparkSQL?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。有多种方式去使用Spark SQL，包括SQL、DataFrames API和Datasets API。但无论是哪种API或者是编程语言，它们都是基于同样的执行引擎它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群中去运行，执
转载
2023-06-19 05:37:00
86阅读
在处理大数据时，Apache Spark 提供了强大的分布式数据处理能力。而在 Spark 中，RDD（弹性分布式数据集）是一种重要的数据结构，通常我们需要将 RDD 转化为二维数组进行计算或后续分析。这篇博文将详细探讨如何将 Spark RDD 转为二维数组，围绕背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南进行整理。
## 背景定位
在一些数据科学和机器学习的应用场景中，数据往
package com.example.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import o
转载
2019-08-16 17:00:00
1118阅读
2评论
# 使用Java Spark DataFrame处理CSV文件
在现代数据处理和分析领域，Apache Spark已成为一种非常流行的技术，尤其是在处理大规模数据集时。Spark提供了DataFrame API，能够方便地处理结构化数据，例如CSV文件。在本文中，我们将探讨如何使用Java结合Spark的DataFrame功能来读取、处理和写入CSV文件。
## 1. 准备工作
### 1.
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
转载
2023-11-14 09:26:59
105阅读
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
转载
2023-08-10 20:44:14
114阅读
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
转载
2023-07-11 20:00:57
108阅读
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
转载
2023-06-11 15:26:05
137阅读
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
192阅读
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
316阅读
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 =
转载
2023-10-14 02:06:03
121阅读
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
 
转载
2024-06-11 16:53:40
34阅读
