# 教你如何使用 Spark 合并 JavaRDD
在处理大数据时，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。JavaRDD（弹性分布式数据集）是 Spark 中最基本的数据抽象，能够实现并行处理和数据的灵活操作。合并多个 JavaRDD 是一个常见的需求，本篇文章将逐步指导你如何实现这一目标。
## 流程概述
在实现合并 JavaRDD 的过程中，我们可以遵循以下步骤：
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文章目录一、案例分析：Spark RDD实现单词计数（一）案例概述（二）实现步骤1、新建Maven管理的Spark项目2、添加Scala和Spark依赖3、创建WordCount对象4、上传Spark应用程序到master虚拟机5、启动HDFS服务6、启动Spark集群7、上传单词文件到HDFS指定目录8、执行WordCount程序（1）提交应用程序到集群中运行（2）命令参数解析（3）Spark
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2023-08-01 14:19:35
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一：RDD简介(一)RDD概念RDD(Resilient Distributed DataSet)，弹性分布式数据集，是Spark中最基本，也是最重要的数据抽象，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、位置感知度调度和可伸缩性。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，后续的查询能重用工作集，这极大地提升了查询速度。因为有RDD，
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2023-07-21 15:01:12
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spark基本RDD方法（Java版）一：Transformationsmap:输入和输出条数一致； JavaRDD<Integer> mappedRDD = lines.map(s -> s.length()); filter:只保留返回true的数据； JavaRDD<String> mappedRDD = lines.filter(new Function&
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2023-07-17 22:39:47
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# 使用 Spark 合并多个 JavaRDD 的方法解析
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。JavaRDD 是 Spark 的基础数据结构之一，代表着一个不可变的、可分区的数据集合。在实际开发中，我们有时需要将多个 JavaRDD 合并成一个，以便于后续的数据处理和分析。本文将探讨如何实现这一目标，并提供相应的代码示例。
## 合并 JavaRDD
RDD 介绍RDD，全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)，是Spark最为核心的概念，是Spark对数据的抽象。RDD是分布式的元素集合，每个RDD只支持读操作，且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上。除此之外，RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中，掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步。1:创建操作(creation op
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2023-07-17 14:11:24
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RDD 介绍RDD，全称Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是Spark最为核心的概念，是Spark对数据的抽象。RDD是分布式的元素集合，每个RDD只支持读操作，且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上。除此之外，RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中，掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步。1:创建操作（creation op
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2023-07-15 11:51:57
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第1章 RDD 概念1.1 RDD 为什么会产生 RDD：Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集 RDD 是 Spark 的基石，是实现 Spark 数据处理的核心抽象。那么 RDD 为什么会产生呢？ Hadoop 的 MapReduce 是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作模式一般是从存储上加载数据集，然后操作数据集，最后写入物理
JAVA IO ： 装饰者设计模式Spark的RDD也是类似的RDD是将数据处理的逻辑进行了封装。 JAVA读数据并不是直接读文件，而是在readLine的时候去读。 Spark是在Collect被触发的时候去读数据，所以需要execute驱动。什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据计算抽象。代码中是一个抽象类，
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2023-07-22 16:37:02
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文章目录parallelizemakeRDDtextFilefiltermapflatMapdistinctunionintersectionsubtractcartesianmapToPairflatMapToPaircombineByKeyreduceByKeyfoldByKeySortByKeygroupByKeycogroupsubtractByKeyjoinfullOuterJoinl
RDD 介绍RDD，全称Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是Spark最为核心的概念，是Spark对数据的抽象。RDD是分布式的元素集合，每个RDD只支持读操作，且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上。除此之外，RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中，掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步。 1:创建操作（creat
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2023-06-14 15:43:42
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package com.hand.study;
import scala.Tuple2;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.jav
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2023-08-24 15:54:54
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1.RDD介绍： RDD，弹性分布式数据集，即分布式的元素集合。在spark中，对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中，并将操作并行化。 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，这些分区运行在集群中的不同节
RDD（弹性分布式数据集）。RDD以分区中的每一行进行分布式计算。父子依赖关系。一、RDD创建操作1）数据集合Val data=Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
Val distData = sc.parallelize(data, 3) #分区，生成RDD数据集
Val distData =sc.parallelize(1 to 10, 2) #2是并行程度，指定
1.小表对大表（broadcast join） 将小表的数据分发到每个节点上，供大表使用。executor存储小表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个：  
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2023-09-03 09:55:38
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众所周知,Join的种类丰富:按照**关联形式(**Join type)划分:有内关联,外关联,左关联,右关联,半关联,逆关联等,由业务逻辑决定的关联形式决定了Spark任务的运行结果;按照关联机制(Join Mechanisms)划分:有NLJ(Nested Loop Join) , SMJ(Sort Merge Join)和HJ(Hash Join),由数据内容决定的实现机制,则决定了Spar
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2023-08-10 08:37:40
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每天一个小例子： spark中， 1.left semi join （左半连接）的意思就是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，右表中有重复的数据会自动跳过，具体详见： 2. left anti join 含义：left anti join 是 not in/not exists 子查询的一种更高效的实现，相当于not in或者not exists，left anti jo
说一下的Spark Join的分类及基本实现机制 文章目录写在前面Spark支持哪些JoinRDD支持的JoinDataFrame支持的JoinSpark Join的实现方式Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join总结参考链接 写在前面面试官：说下Spark的Join方式有哪些？彩笔：Inner、Left、Left S
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2023-08-12 23:53:15
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本文主要介绍spark join相关操作。讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备2、HSQL描述3、Spark描述 1、数据准备我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和driver
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2023-06-30 10:42:41
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如何在Spark中使用JavaRDD返回结果
# 引言
Apache Spark是一个通用的集群计算系统，可以通过它进行大规模数据处理和分析。在Spark中，JavaRDD是一个强大的API，可以让我们以分布式的方式处理数据集。本文介绍了如何使用JavaRDD来解决一个实际的问题，并展示了示例代码。
# 问题描述
假设我们有一个存储了一些数字的文本文件，我们希望计算这些数字的平均值。我们可以使
