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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# Spark SQL RDD实现的步骤
## 步骤概览
下面是实现"spark sql rdd"的步骤概览表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤2 | 读取数据源 |
| 步骤3 | 将数据源转换为RDD |
| 步骤4 | 定义Schema |
| 步骤5 | 将RDD应用于Schema |
原创
2023-11-16 16:32:28
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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
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2024-06-17 14:30:40
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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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基本原理Spark SQL用于处理结构化数据的Spark模块，兼容但不受限于Hive。而Hive不受限于单一引擎，可以采用Spark, Map-Reduce等引擎。 SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率，提升执行效率，其提供了DataFrame与DataSet两个编程抽象，类似Spark Core的RDD。Spark SQL特点：易整合：整合Spark编程与SQL查询统一的数据访问：
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2023-09-04 11:16:59
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RDD简述RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，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属性 RDD官方文档中给出5个主要的属性1一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位2一个计算每个分区的函数3RDD之间的依赖关系4一个Partitioner，即RDD的分
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2023-06-16 19:01:21
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# 如何实现Spark SQL和RDD转
## 1.整体流程
在实现Spark SQL和RDD转换的过程中，我们需要遵循以下步骤：
```mermaid
gantt
title Spark SQL和RDD转换流程
section 数据准备
准备数据集合 :done, dataPrep, 2022-01-01, 1d
sectio
原创
2024-05-14 05:20:41
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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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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
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2023-11-14 09:26:59
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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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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？ 
# Spark SQL 原理与 RDD 的关系
在这里，我们将探讨 Spark SQL 的原理以及它与 RDD（弹性分布式数据集）的关系。Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块，用于处理结构化数据。当我们使用 Spark SQL 时，它可以将 SQL 查询转换为 RDD 操作，从而利用 Spark 的分布式计算能力。
## 整体流程
理解 Spark SQL 原理与 R
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
2022-03-15 14:06:34
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
原创
2023-06-10 00:35:02
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原因1:优秀的数据模型和丰富的计算抽象Spark出现之前，已经有了非常成熟的计算系统MapReduce，并提供高级API(map/reduce)，在集群中运行计算，提供容错，从而实现分布式计算。虽然MapReduce提供了数据访问和计算的抽象，但是数据的重用只是简单地将中间数据写入一个稳定的文件系统(比如HDFS)，所以会产生数据复制备份、磁盘I/O和数据序列化，所以在多个计算中遇到需要重用中间结
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
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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
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spark常用RDD操作，操作包括两种类型，即转换（Transformation）操作和行动（Action）操作一、转换操作（Transformation）1、filter（func）筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集 例：val lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
val linesWi
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2023-06-19 05:51:18
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学习spark最基本的概念就时RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)RDD五大特性我画了一个丑丑的图，这里我们将RDD图形化一下，更容易理解在RDD源码里面，它规定了五大特性：A list of partitions向图中一样由一系列分区组成，分割分区在不同节点之上A function for computing each split每个分片都有函数
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2023-08-08 08:39:21
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