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
内存创建RDD和文件创建RDD
原创
2021-08-31 10:01:23
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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
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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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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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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文章目录一、提出任务二、完成任务（一）、新建Maven项目（二）、添加相关日志依赖和构建插件（三）、创建日志属性文件（四）、创建分组排行榜榜单单例对象（五）本地运行程序，查看结果（六）交互式操作查看中间结果1、读取成绩文件得到RDD2、利用映射算子生成二元组构成的RDD3、按键分组得到新的二元组构成的RDD4、按值排序，取前三5、按指定格式输出结果 一、提出任务分组求TOPN是大数据领域常见的需
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2023-10-29 00:33:31
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文章目录创建RDD方式一：Parallelized Collections创建RDD方式二：External DatasetsRDD创建注意事项 看官网： http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview 创建RDD有两种方式： ①并行化一个存在的集合，把一个存在的集合转化为一个RDD。这种在测试或者
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2024-02-03 11:08:58
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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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# 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
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
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2024-08-05 21:14:59
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大数据基础教程：创建RDD的二种方式1.从集合中创建RDDval conf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf) //这两个方法都有第二参数是一个默认值2 分片数量(partition的数量) //scala集合通过mak
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2024-08-07 14:14:23
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RDD创建RDD可以通过两种方式创建：第一种：读取一个外部数据集，从本地加载数据集或者从HDFS文件系统，HBASE，Cassandra，AmazonS3等外部数据源中加载数据集。第二种：调用SparkContext的parmallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。从文件系统中加载数据创建RDDSpark采用textfile（）方法从文件系统中加载数据创建RDD，该
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2023-10-23 06:44:29
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RDD, Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集， 是Spark的核心概念。这篇文章用来记录一部分Spark对RDD实现的细节。首先翻译一下RDD这个虚类的注释 RDD是一个分布式弹性数据集， RDD是Spark的基本抽象，代表了一个不可变的、分区的、可以用于并行计算的数据集。这个类包括了所有RDD共有的基本操作，比如map,
filt
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2024-06-20 18:33:02
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在之前的文章中，我们知道RDD的有一个特征：就是一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。这个分配的规则我们是可以自己定制的。
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2019-06-07 20:10:00
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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 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 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
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2023-08-11 15:58:46
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Spark RDD 创建和分区规则
原创
2022-12-28 15:29:12
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