RDD创建在Spark中创建RDD的创建方式大概可以分为三种：从集合中创建RDD；从外部存储创建RDD；从其他RDD创建。由一个已经存在的Scala集合创建，集合并行化,而从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD。val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))两个函数的声明def...
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2021-08-11 11:49:04
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RDD创建在Spark中创建RDD的创建方式大概可以分为三种：从集合中创建RDD；从外部存储创建RDD；从其他RDD创建。由一个已经存在的Scala集合创建，集合并行化,而从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD。val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))两个函数的声明def...
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2022-03-07 14:08:48
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内存创建RDD和文件创建RDD
原创
2021-08-31 10:01:23
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一、RDD转换成DataFrame1、为什么要将RDD转换成DataFrame转换成DataFrame之后就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，进行Spark SQL进行SQL查询了。2、Spark SQL支持两种方式来将RDD转化成DataFrame使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据 这种基于反射的方法，代码比较简洁，当你已经知道你的RDD的元数据时，是一种非常不错的
val list = List(1,2,3) var rdd = sc.parallelize(list) rdd.partitions.size 通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建的（一个Seq对象）。 集合的对象将会被拷贝，创建出一 ...
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2021-10-26 08:58:00
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一、弹性分布式数据集 1.弹性分布式数据集(RDD)是spark数据结构的基础。它是一个不可变的分布式对象的集合，RDD中的每个数据集都被划分为一个个逻辑分区，每个分区可以在集群上的不同节点上进行计算。RDDs可以包含任何类型的Python，Java或者Scala对象，包括用户自定义的类。 2.正常情况下，一个RDD是一个只读的记录分区集合。RDDs可以通过对稳定存储数据或其他RDDs进行确
从 RDD 创建 DataFrame 1. pandas df 与 spark df 的相互转换 import pandas as pd import numpy as np arr = np.arange(9).reshape(-1,3) df_p = pd.DataFrame(arr) arr ...
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2021-05-14 04:13:00
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Spark 可以简单概括为 3 点： Scala 语法 RDD 操作（Transform & Action） 分布式化 做
原创
2022-06-17 09:56:13
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1.从内存集合中创建RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDDval sparkConf =
new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val rdd1 = sparkCo
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2023-10-20 15:59:25
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1：什么是Spark的RDD？？？
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，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具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
2：RDD
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2018-02-23 18:25:00
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进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用HDFS文件创建
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2023-08-10 13:04:01
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Spark随笔
一、基本认识RDD 是Spark大数据计算引擎中，抽象的一种数据结构。RDD（Resilient Distributed Dataset），中文意思是弹性分布式数据集，它是Spark中的基本抽象。在Spark源码中，有下面的注释： RDD 有五个主要的属性：A list of partitions （分区列
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2023-07-28 13:26:59
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0.前次作业：从文件创建DataFrame 1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() >>> import pandas as pd>>> import numpy as np> ...
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2021-05-13 23:44:00
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0.前次作业：从文件创建DataFrame 1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() >>> import pandas as pd >>> import numpy as np ...
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2021-05-13 00:00:00
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1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 http://www.lining0806.com/spark%E4%B8%8E ...
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2021-05-14 00:00:00
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# Java Spark 创建RDD JSON 教程
## 概述
在这篇文章中，我将向您介绍如何在Java Spark中创建一个RDD（弹性分布式数据集）并从JSON数据中读取数据。作为一个经验丰富的开发者，我将会为您详细地展示整个过程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 流程步骤表格
下面是创建RDD JSON的流程步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2024-05-13 06:44:11
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这种方法的好处就是可以在Spark shell快速创建RDD，并在RDD上面执行各种操作。但是除了测试代码效果之外，在实际的开发工作中
原创
2024-04-30 14:59:45
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## Spark RDD创建DataFrame报错解决指南
### 1. 简介
在使用Spark进行数据处理和分析时，经常会涉及到将RDD转换为DataFrame的操作。然而，有时候在创建DataFrame的过程中会遇到一些错误。本文将详细介绍如何解决“Spark RDD创建DataFrame报错”的问题。
### 2. 报错流程图
```mermaid
pie
title 报错流程
原创
2023-09-29 04:01:42
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# 使用Spark的RDD创建视图
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理与分析。Spark的核心组件之一是弹性分布式数据集（RDD），它是Spark处理数据的基本单位。本文将探讨如何使用RDD创建视图，并结合示例代码展示其使用方法。
## 1. 什么是RDD？
RDD是一个不可变、分布式的集合，这意味着一旦创建，RDD中的数据就不能被修改。RDD可以通过多
1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 http://www.lining0806.com/spark%E4%B8%8E ...
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2021-05-14 23:10:00
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