RDD概念 定义 RDD（Resilient Distributed Datasets）, 是一个容错的, 并行的数据结构, 可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中, 并能控制数据的分区. 同时, RDD 还提供了一组丰富的操作来操作这些数据. 在这些操作中, 诸如 map, flatMap, f
原创
2021-07-20 09:33:26
207阅读
RDD相关学习笔记，RDD创建，RDD算子，RDD键值对等内容 ...
转载
2021-10-31 03:48:00
376阅读
2评论
RDD RDD 是什么 定义 RDD, 全称为 Resilient Distributed Datasets, 是一个容错的, 并行的数据结构, 可以
原创
2022-09-23 18:18:38
98阅读
RDD概述什么是RDDRDD（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。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含 Pyth...
转载
2022-03-07 14:09:50
293阅读
...
转载
2021-08-10 18:06:37
46阅读
1.RDD——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset） RDD是一个分布式的元素集合，在Spark中，对数据的操作就是创建RDD、转换已有的RDD和调用RDD操作进行求值。 Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合。每个 RDD 都被分为多个分区
转载
2017-04-06 10:36:00
147阅读
2评论
RDD算子 深入RDD 需求 给定一个网站的访问记录
原创
2022-09-23 18:08:39
113阅读
RDD概念一个 RDD 就是一个分布式对象集合，提供了一种高度受限的共享内存模型，其本质上是一个只读的分区记录集合，不能直接修改。每个 RDD 可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个 RDD 的不同分区可以保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。RDD 提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为“行动”（Action）和“转换”（Transforma
转载
2024-01-05 21:38:51
55阅读
Spark学习之RDD编程（2）1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。3. 创建RDD:1）读取一个外部数据集2）在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合。4. RDD支持...
转载
2016-01-15 15:07:00
71阅读
2评论
一、RDD的概述 1.1 什么是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 ...
转载
2021-07-29 10:06:00
243阅读
2评论
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？ 
目录
一、RDD的概述1.1 什么是RDD？1.2 RDD的属性1.3 WordCount粗图解RDD二、RDD的创建方式2.1 通过读取文件生成的2.2 通过并行化的方式创建RDD2.3 其他方式三、RDD编程API3.1 Transformation3.2 Action3.3 Spark WordCount代码编写3.4 WordCount执行过程图四、RDD的宽依赖和窄依赖4.1 RD
转载
2021-06-11 22:34:47
160阅读
两种常用的RDD类型：1. 并行集合(Parallelized Collections): 来自于分布式化的数据对象,比如用户自己键入的数据 2. 文件系统数据集: Hadoop Datasets 或文本文件,比如通过SparkContext.textFile()读取
原创
2022-02-16 14:38:29
71阅读
两种常用的RDD类型：1. 并行集合(Parallelized Collections): 来自于分布式化的数据对象,比如用户自己键入的数据 2. 文件系统数据集: Hadoop Datasets 或文本文件,比如通过SparkContext.textFile()读取的数据因为RDD的俩种不同类型,所以我们使用文件有不同方式...
原创
2021-06-03 18:15:44
249阅读
目录
一、RDD的概述1.1 什么是RDD？1.2 RDD的属性1.3 WordCount粗图解RDD二、RDD的创建方式2.1 通过读取文件生成的2.2 通过并行化的方式创建RDD2.3 其他方式三、RDD编程API3.1 Transformation3.2 Action3.3 Spark WordCount代码编写3.4 WordCount执行过程图四、RDD的宽依赖和窄依赖4.1 RD
原创
2021-06-11 22:35:20
314阅读
在这篇博文中，我将分享我在学习Apache Spark的弹性分布式数据集（RDD）时的一些心得体会。RDD是Spark的核心数据结构，能够在集群上并行处理大规模数据。在面对日益增长的数据处理需求时，熟悉RDD的使用和优化，对于提升我们的数据处理效率具有重要意义。
### 背景定位
在大数据环境中，许多组织需要有效地处理和分析海量数据。以某个电商公司为例，其需要实时分析用户行为数据，以实施个性化
只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。 一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。 RDD提
转载
2023-12-14 10:15:45
0阅读
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
转载
2018-02-23 18:25:00
159阅读
一 RDD依赖关系1 LineageRDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage
原创
2022-11-11 10:37:09
77阅读
只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。 一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。 RDD提
转载
2023-12-14 10:23:23
107阅读
