Spark学习之RDDs介绍什么是RDDS？RDDS即Resilient distributed datasets（弹性分布式数m是通过SparkContext对象访问spark。SparkCont
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2022-11-04 09:48:40
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简介Spark的 RDD、DataFrame 和 SparkSQL的性能比较。2方面的比较单条记录的随机查找aggregation聚合并且sorting后输出使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题，对比性能。Using RDD’sUsing DataFramesUsing SparkSQL数据源在HDFS中3个文件中存储的9百万不同记录每条记录11个字段总大小 1.4 GB实验环境HDP
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2017-07-11 10:45:13
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title: Spark弹性式数据集RDDsdate: 2021-05-08 16:24:20tags:SparkRDD 全称为 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 最基本的数据抽象，它是只读的、分区
原创
2022-01-19 11:05:53
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title: Spark弹性式数据集RDDsdate: 2021-05-08 16:24:20tags:
Spark
RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来.
一、RDD简介
RDD 全称为 Resilient Distributed Data
原创
2021-07-02 11:17:19
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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
弹性式数据集RDDs一、RDD简介RDD全称为ResilientDistributedDatasets，是Spark最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外部数据集或其他RDD转换而来，它具有以下特性：一个RDD由一个或者多个分区（Partitions）组成。对于RDD来说，每个分区会被一个计算任务所处理，用户可以在创建RDD时指定其分区个数，如果没有指定，则默认采用程
原创
2019-09-18 08:54:26
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原文出处 http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2011/EECS-2011-82.pdf译文出处 http://blog.sciencenet.cn/blog-425672-520947.html摘要：本文提出了弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets），这是一种分布式的内存抽象，允许在大型
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精选
2014-04-24 14:16:56
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随着Spark在分布式计算中越来越流行，启用了内存数据分布级，补充Hadoop上对于迭代问题效率较低的问题，同时Spark和scala的完美融合也使Spark更具优越性。本篇将介绍Spark的核心—RDDs的基本概念，创建方法和RDDs的特性三个部分。 RDDs的操作方法将在下一篇具体介绍。1. RDDs的基本概念首先了解什么是RDDs： RDDs（Resilient distributed d
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2024-01-11 20:13:19
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• RDD（Resilient Distributed Dataset )• 五大特性： – A list of partitions – A function for computing each partition – A list of dependencies on other RDDs – Optionally, a Partitioner for key-value RDDs• shu
窄依赖 (narrow dependency)：父 RDDs 的一个分区最多被子 RDDs 一个分区所依赖；宽依赖 (wide dependency)：父 RDDs 的一个分区可以被子 RDDs 的多个子分区所依赖。区分这两种依赖是非常有用的：首先，窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）对父分区数据进行计算，例如先执行 map 操作，然后执行 filter 操作。而宽依赖则需
原创
2022-12-07 14:49:43
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一、前言 （注：以下操作都是基于python语言，根据官网guide总结。）1、RDDs spark中最重要的抽象是RDDs（Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集），可以简单的把RDDs理解成一个提供了许多操作接口的分布式数据集合，和一般数据集不同的是，其实际数据分布存储于一批机器中（内存或磁盘中）。RDDs可以通过hadoop文件系统或者驱动程序中已经
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2024-10-09 10:56:53
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Spark内核RDDResilientDistributedDataset （弹性分布式数据集 ）五大特性:
A list of partitions
A function for computing each split
A list of dependencies on other RDDs
Optionally, a Partitioner for key-value RDDs
Option
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2023-07-18 22:59:04
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Spark内核RDDResilientDistributedDataset (弹性分布式数据集 )五大特性: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDDs Option
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2023-11-10 09:20:38
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RDD Operation官网阅读这里我还是先给出RDD Operation的官网地址：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds读取数据There are two ways to create RDDs: parallelizing an ex
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2024-09-24 14:50:11
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Spark 允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati
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2023-07-18 22:32:28
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如何优雅拆分 Spark Dataset
## 引言
在大数据处理中，Spark 是一个非常常用的框架。Spark 的核心概念是 Resilient Distributed Datasets (RDDs)，它是一个可以分布式处理的弹性数据集。然而，RDDs 的抽象层级较低，而且操作起来繁琐，这使得 Spark 的开发者们开发和维护代码变得非常困难。
为了解决 RDDs 的问题，Spark 引入
原创
2023-12-20 08:12:09
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弹性数据集RDDsRDD是Spark最基本的数据抽象，具有以下特性：一个RDD有一个或多个分区（partitions）组成，每个partition会被一个计算任务所处理。用户可以在创建RDD时指定其分区个数，没指定则默认采用程序所分配到的cpu核心数宽窄依赖：RDD和它的父RDDs之间的依赖关系分为两种不同的类型：narrow dependency：父RDDs的一个分区最多被子RDDs一个分区所依
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2024-01-12 13:10:21
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Spark 允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati
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2023-08-22 11:21:01
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Spark RDD（Resilient Distributed Datasets）论文概要1: 介绍2: Resilient Distributed Datasets（RDDs）2.1 RDD 抽象2.2 Spark 编程接口2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘2.3 RDD 模型的优势2.4 不适合用 RDDs 的应用3 Spark 编程接口3.1 Spark 中 RDD 的操作3.
RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)，它是一种分布式的内存抽象，表示一个只读的记录分区的集合，它只能通过其他RDD转换而创建，为此，RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等)，通过这种转换操作，新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息，所以说RDDs之间是有依赖关系的。基于RDDs之间的
