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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# 如何实现spark filter多个条件
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要在Spark中对数据进行筛选，常见的情况是需要同时满足多个条件。下面我将向你介绍如何在Spark中实现filter多个条件的操作。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个操作的流程：
```mermaid
pie
title 我们的操作流程
"加载数据" : 30
"筛选条件1"
原创
2024-06-13 06:59:45
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# 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
Spark的shuffle框架是从1.1版本开始的，提供了便于测试和扩展的可插拔式框架。在spark1.1之前，spark中只实现了一种shuffle方式，就是基于hash的shuffle。在基于hash的shuffle实现方式中，每个mapper阶段的task都会为每个reduce阶段的task生成一个文件，通常会产生大量的文件即M*R个文件，伴随着大量的磁盘IO及其大量的内存开销。 spar
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2023-09-03 01:45:07
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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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第一章 RDD 概念对于大量的数据，Spark 在内部保存计算的时候，都是用一种叫做弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，RDD）的数据结构来保存的，所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。 在Spark开山之作Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for
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2024-06-27 20:17:16
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baby 你就是我的唯一Filter过滤 filter和where都可以进行过滤，可以根据指定的一个或多个条件或者SQL表达式来过滤掉DatFrame的行。 在学习过滤之前，先来讲一个问题，在生产数据当中，可能会
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2023-08-01 14:12:57
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目录**map、flatMap、mapValues和flatMapValues****mapPartitions和mapPartitionsWithIndex****zipWithIndex和zipWithUniqueId****zip和zipPartitions****randomSplit****glom****cogroup和groupwith****combineByKey****gro
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2024-08-16 13:49:42
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Spark filter
原创
2022-12-28 15:30:14
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# Spark Filter：数据处理中的高效过滤器
Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在 Spark 中，数据通常以“RDD（弹性分布式数据集）”的形式进行处理。为了解决许多实际问题，往往需要根据一定的条件对数据进行过滤。本文将介绍 Spark 中的 `filter` 操作，帮助你理解其基本用法，并展示一个实际的代码示例。
## Spark Fi
概念和简介Spark Structured StreamingStructured Streaming 是在 Spark 2.0 加入的经过重新设计的全新流式引擎。它使用 micro-batch 微批处理引擎，可以做到 100 毫秒的延迟以及 exactly-once 的容错保证。此外，Spark 2.3 增加了一个新的处理模式 Continuous Processing，可以做到
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2023-08-29 08:10:00
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一。如何处理RDD的filter1. 把第一行的行头去掉scala> val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")
collegesRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/CollegeNavigator.csv MapPartitionsRDD[3
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2023-07-07 17:52:42
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在日常的编程中，我经常需要标识存在于文本文档中的部件和结构，这些文档包括：日志文件、配置文件、定界的数据以及格式更自由的(但还是半结构化的)报表格式。所有这些文档都拥有它们自己的“小语言”，用于规定什么能够出现在文档内。我编写这些非正式解析任务的程序的方法总是有点象大杂烩，其中包括定制状态机、正则表达式以及上下文驱动的字符串测试。这些程序中的模式大概总是这样：“读一些文本，弄清是否可以用它来做些什
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2023-08-23 23:41:00
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Python内建的filter()函数用于过滤序列。和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：1 def not_empty(s):
2 return s and s.strip()
3 r = lis
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2023-07-25 10:16:27
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import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.sp
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2023-07-02 22:24:45
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@Author : Spinach | GHB
@Link : Spark算子分类详解0 算子常见分类1 Transformation函数和Action函数 0 算子常见分类从大方向来说，Spark算子大致可以分为以下两类:Transformation变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生
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2024-02-25 13:25:52
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介绍Python内置的filter()函数能够从可迭代对象（如字典、列表）中筛选某些元素，并生成一个新的迭代器。可迭代对象是一个可以被“遍历”的Python对象，也就是说，它将按顺序返回各元素，这样我们就可以在for循环中使用它。filter()函数的基本语法是:filter(function, iterable)返回一个可迭代的filter对象，可以使用list()函数将其转化为列表，这个列表包
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2023-07-11 18:14:09
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# SPARK RDD filter
## 介绍
在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是最基本也是最重要的数据结构之一。RDD是一个可并行操作的分布式数据集合，它可以被分为多个分区，并且可以在集群中的多个节点上进行处理。RDD提供了一些操作方法来对数据进行转换和计算，其中之一就是`filter`方法。
`filter`方法可以根据指定的条件过滤
原创
2023-07-23 05:52:46
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# Spark Filter算子详解
## 引言
Apache Spark是一个分布式计算框架，提供了丰富的算子来处理大规模数据集。其中，Filter算子是常用的一种算子，用于过滤出满足特定条件的数据。本文将详细介绍Spark Filter算子的使用方法和实例，并通过代码示例来说明其用法。
## Filter算子简介
Filter算子是Spark中的一种转换算子，用于对数据集进行过滤操作。它通
原创
2023-10-03 06:25:35
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## 如何使用Spark Filter
### 1. 流程概述
在Spark中使用filter函数可以实现数据筛选的功能。下面我将为你详细介绍如何使用Spark中的filter函数来对数据进行筛选。
### 2. 步骤与代码示例
下面是整个过程的步骤和代码示例：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession |
原创
2024-06-13 06:59:36
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