Spark 为包含键值对类型的RDD 提供了一些专有的操作。这些RDD 被称为pair RDD。Pair RDD 是很多程序的构成要素，因为它们提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。我们通常从一个RDD 中提取某些字段（例如代表事件时间、用户ID 或者其他标识符的字段），并使用这些字段作为pair RDD 操作中的键。1 Pair RDD的转化操作Pair RDD 可以使用所有标
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2023-12-18 19:53:56
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前言 用Spark有一段时间了，但是感觉还是停留在表面，对于Spark的RDD的理解还是停留在概念上，即只知道它是个弹性分布式数据集，其他的一概不知有点略显惭愧。下面记录下我对RDD的新的理解。 官方介绍 弹性分布式数据集。 RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。问题 &nbs
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2023-07-18 22:58:18
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Apache Spark 以 RDD（弹性分布式数据集）形式转换数据。RDD 不可变而且输入是确定性的。RDD 并不是真正的数据集合，而只是从其他数据生成数据的方法，为什么RDD设计为不可变？大致原因如下：•高并发：不可变是实现高并发的基础，多线程更新需要精细的并发控制，在分布式环境很难做到；•快速重建：分区失败后可快速重新构建RDD（依靠血缘）；如果可变血缘关系很难追踪；•数据共享：跨进程共享不
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2021-12-21 15:34:09
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## Spark RDD 不可逆的实现过程
### 概述
在Spark中，RDD（Resilient Distributed Datasets）是一种分布式的数据集，它是Spark的核心抽象。RDD具有不可变性，即一旦创建就不能被修改。然而，有时候我们需要对RDD进行一些不可逆的操作，例如过滤数据、转换格式等。本文将详细介绍如何在Spark中实现RDD的不可逆操作。
### RDD 不可逆实现
原创
2023-11-05 11:12:42
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# Spark 不可变类型简介与实现
在大数据处理领域，Apache Spark 以高效的内存计算能力而受到广泛关注。在 Spark 中，数据通常以不可变的形式进行处理。这种不可变性意味着一旦数据集合被创建，就不能被修改。这种特性不仅确保了数据的安全性，还能够提升并行计算的效率。
## 整体流程概述
下面是实现 Spark 不可变类型的整体流程：
| 步骤 | 描述
一、读取日志格式使用的测试数据是Tomcat的访问日志，日志格式如下192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:53:43 +0800] "GET /MyDemoWeb/ HTTP/1.1" 200 259192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:53:43 +0800] "GET /MyDemoWeb/head.jsp HTTP/1.1" 200 7
为什么 String 在 java 中是不可变的？String 在 java 中是不可变的，一个不可变类意味着它的实例在创建之后就不可修改，实例的所有属性在创建时初始化，之后无法对这些属性进行修改。不可变类型有着许多的优点，这篇文章总结了 为什么 String 被设计成不可变的，文章将从内存、同步和数据结构的角度说明不变性概念。1 字符串池的需要字符串池是存在于 Java方法区 的一个特殊内存区域
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2023-07-18 07:18:43
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# Python 中的可变与不可变对象
在学习 Python 的过程中，我们常常会碰到“可变”（mutable）和“不可变”（immutable）这两个概念。理解这些概念对于高效使用 Python 编程是非常重要的。本文将为你详细分析这两个概念，并通过代码示例加以说明。
## 什么是可变与不可变？
在 Python 中，数据对象可以分为可变对象和不可变对象。我们定义如下：
- **可变对象
原创
2024-10-15 04:27:02
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知识点：python中，万物皆对象。python中不存在所谓的传值调用，一切传递的都是对象的引用，也可以认为是传址。一、可变对象和不可变对象 Python在heap中分配的对象分成两类：可变对象和不可变对象。所谓可变对象是指，对象的内容可变，而不可变对象是指对象内容不可变。不可变（immutable）：int、字符串(string)、float、（数值型number）、元组（tuple)可变（mu
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2023-08-21 10:12:04
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数据类型分为可变、不可变。可变对象表示可以原处修改该数据对象，不可变对象表示必须创建新对象来保存修改后的数据。在基础数据类型中：数值、字符串、元组、frozenset是不可变对象列表、set、dict是可变对象对于可变对象，比如有一个列表L，查看它的id以及第一个元素的id。1 >>> L = ['a', 'b', 'c']
2
3 >>> id(L)
4 23
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2024-01-11 00:01:10
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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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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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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？ 
可变类型和不可变类型的区别1、可变类型，值可以改变：list列表dict字典可变类型，添加或者修改数据时，变量对应的内存地址不会改变。也就是可变类型，一直在引用原来的内存地址。注意，如果是重新赋值，内存地址就会发生改变。而del 变量名 则只是删除一个指针，不删除变量。2、不可变类型，值不可以改变：数值类型int、long、bool、float字符串str元组tuple不可变类型，一旦被重
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2023-06-05 20:55:59
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python的数据类型可变不可变1、什么是可变不可变首先说一下什么是Python数据的可变不可变。我们都知道定义变量的时候，是先创建一块内存空间，将值放进去，然后变量名里存放着该内存空间的内存地址。现在我们就可以解释了。可变类型：就是这个数据类型的值在不改变这一块内存空间，而去改变这个数据类型的值。不可变类型：当改变值得时候，会申请一块新的内存空间，不再是原来的那一块内存空间了。2、不可变类型数据
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2023-06-16 12:07:37
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python中哪些是可变数据类型，哪些是不可变数据类型。可变数据类型：列表list和字典dict；不可变数据类型：整型int、浮点型float、字符串型string和元组tuple。 我们可以使用：id()的方式进行查看（id()用来指出数据的内存地址） 不可变数据类型例如：1 这个int类型的对象，我们通过输出得到那么，1 的内存地址为1663593952&nbs
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2023-08-08 14:26:50
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准确点来讲，是不可赋值对象
原创
2022-02-24 17:56:19
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你好朋友， 在本教程中，我们将看到如何用Java创建不可变的Map。 –不可变的类或对象是什么意思？ –什么是不可变地图？ –如何在Java中创建不可变的Map？ 不变的类或对象是什么意思？ 不可变的类或对象是创建后状态不会改变的类或对象。例如Java中的String类是不可变的，因此，如果我们尝试对String对象进行更改，它将创建一个新的String对象，但是当前对象的状
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2023-07-06 22:46:44
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