1. Spark与Scala的版本问题官网会给出Maven Repository上可以查到2. RDD(Resilent Distributed DataSet)一组Partition，每个分片都被一个计算任务处理，未指定的话默认是程序分配的CPU core的数目计算每个Paritition的函数每个Partition上的数据都有一个函数进行计算RDD之间的依赖关系Rdd每次转换会生成
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2023-07-30 15:45:52
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RDD简介
在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数
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2022-09-27 11:29:10
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RDD是个抽象类，定义了诸如map()、reduce()等方法，但实际上继承RDD的派生类一般只要实现两个方法： • def getPartitions: Array[Partition]
• def compute(thePart: Partition, context: TaskContext): NextIterator[T] getPartitions()用来告知怎么将input分片；c
在Apache Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是其核心概念之一。RDD 是对分布式数据集的抽象表示，它代表了可分区、可并行操作的数据集合。RDD的本质：分布式数据集： RDD 是 Spark 中对数据的抽象表示，它是一组被分割成多个分区（partitions）的元素的集合。这些分区可以分布在集群中的多台计算机上，使得数据能够并行
有部分图和语句摘抄别的博客，有些理解是自己的补充的。梳理一下Spark中Task，Partition，RDD、Node数、Executor数、core数目的关系和Application，Driver，Job，Task，Stage理解。1. Block、InputSplit、Task、Executor关系输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。当Spar
RDD算子分为两类：Transformation和Action，如下图，记住这张图，走遍天下都不怕。Transformation：将一个RDD通过一种规则映射为另外一个RDD。Action：返回结果或保存结果。注意：只有action才触发程序的执行，transformation不触发执行。RDD的操作种类有多个，分为： 单指RDD操作、Key/Value RDD操作、多个RDD联合操作，其他操作。
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2024-08-14 19:04:18
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spark中RDD的基本操作方式读取本地文件val rdd = sc.textFile("file:///home/tom/a.txt")
rdd.collect
val rdd1=rdd.map(s=>Integer.parseInt(s)+1)
rdd1.collect
rdd1.saveAsTextFile("file:///home/tom/result")Spark是支持使用任何
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2023-06-16 19:01:28
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spark 用RDD怎么合并连续相同的key如何创建RDD？ RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Inspark如何处理两个RDD的关
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2023-08-30 12:31:28
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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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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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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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与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象（Unified Programming Abstraction）。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。要理解
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2023-10-14 17:13:46
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# Spark 相同 RDD 多次使用的实现方法
## 简介
在 Spark 中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的抽象，并且可以在多个操作中重复使用。本文将介绍如何实现在 Spark 中多次使用相同的 RDD。
## 实现步骤
下面是实现该功能的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 创建 SparkSession 对象 |
| 步
原创
2023-12-23 08:50:58
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# Spark RDD不使用缓存的性能分析
Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架，它具有快速、易用和强大等优点。在Spark中，弹性分布式数据集（RDD）是最基本的数据结构，它能提供强大的数据处理能力。虽然Spark能够非常高效地处理大量数据，但如何使用RDD进行高效计算仍然是每个开发者需面临的挑战之一。本文将探讨不使用缓存的RDD的性能表现，并提供相关的代码示例。
## R
首先我们来了解一些Spark的优势：1.每一个作业独立调度，可以把所有的作业做一个图进行调度，各个作业之间相互依赖，在调度过程中一起调度，速度快。2.所有过程都基于内存，所以通常也将Spark称作是基于内存的迭代式运算框架。3.spark提供了更丰富的算子，让操作更方便。4.更容易的API：支持Python，Scala和Java其实spark里面也可以实现Mapreduce，但是这里它并不是算法，
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？ 
文章目录RDD1. 不可变性2. 分区性3. 并行操作4. RDD内部结构5. RDD宽依赖、窄依赖1. 窄依赖2. 宽依赖6. RDD的重用Dataset1. Encoder2. Dataset的创建DataFrameRDD、Dataset和DataFrame三者区别参考 RDDRDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是Spark中的基本抽象。RD
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2024-05-14 22:56:36
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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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