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支持的操作：1）转换操作，由一个RDD生成一个新的RDD。
2）行动操作，对RDD进行计算结果，并把结果返回到驱动器程序中
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2024-07-19 23:44:54
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RDD基础概念创建RDD 创建RDD的方法： 1.载入外部数据集 2.分布一个对象的集合前边几次的笔记已经提到过多次了，因此，这里只列出几个注意事项： 1.利用sc.parallelize创建RDD一般只适用于在测试的时候使用，因为这需要我们将整个数据集放入一台机器的内存中。因此，除了我们学习使或者测试时，很少使用。 2.更通用的方法是从外部存储系统上加载数据创建RDDSpark支持两种
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2023-12-31 14:59:41
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实验目的： 1.熟悉spark中RDD基本操作以及键值对操作 2.熟悉使用RDD编程解决实际问题实验内容： pyspark编程：按照要求处理给的数据集 数据集格式如下： （1）该系共有多少名学生#载入数据
print("###该系共有多少名学生#####")
data=sc.textFile("chapter4-data01.txt") #读取文件
#print(data.collect())
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2023-10-19 21:28:24
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Spark Streaming编程指南
概览Spark Streaming 是基于Spark 核心API的扩展，使高伸缩性、高带宽、容错的流式数据处理成为可能。数据可以来自于多种源，如Kafka、Flume、Kinesis、或者TCP sockets等，而且可以使用map、reduce、join 和 window等高级接口实现复杂算法的处理。最终，处理的数据可以被推送到数据库
概述与Spark建立连接初始化Spark使用Shell 概述总体来说，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，运行了用户的main函数并且在集群上执行多种并行操作。Spark提供的主要抽象就是弹性分布式数据集（RDD），它是跨节点的元素集合，可以并行操作。RDD可以由Hadoop文件系统（或者其它Hadoop支持的文件系统）的文件创建，也可以通过转换驱动程序中已存在的Scala集合创建。用户可
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2024-06-30 17:48:53
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1、概述 Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。 Spark是一张有向无环图（从一个点出发最终无法回到该点的一个拓扑），并对其进行优化。 Spark应用程序在集群上运行着独立、平行的操作集合，并且由主入口main函数，也可以称driver program（驱动程序）创建的SparkContext管理。 SparkContext可以连接到几种类型的集群管理中心（
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2024-01-03 10:50:19
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单项选择题1、Scala程序编译后的文件以什么结尾：A、.class B、java C、.scala D、.sc2、以下哪种Scala方法可以正确计算数组a的长度： A、count() B、take（1） C、tail(） D、length()3、以下语句中符合Scala编程规范的是： ①val s=“Spark” ②"abc".contains（“a”） ③"123".equals（123） ④
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2024-02-06 15:40:05
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文章目录1 RDD创建1.1 从文件系统中加载数据1.2 通过并行集合2 RDD的操作2.1 转换2.1.1 filter2.1.2 map2.1.3 flatMap2.1.4 groupByKey2.1.5 reduceByKey2.2 行动2.2.1 count2.2.2 collect2.2.3 first2.2.4 take(n)2.2.5 reduce(func)2.2.6 forea
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2023-10-19 11:53:40
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在数据处理和分析领域，Apache Spark 的 RDD（弹性分布式数据集）是一个核心组成部分。随着我们的业务数据量逐渐增加，如何有效地管理和备份 RDD 编程实验的数据成为了一个急需解决的技术痛点。
> **用户原始需求：**
> “我们需要一个可扩展的方案来管理和备份 Spark RDD 编程实验的数据，确保数据的持久性和易于恢复。”
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在这篇博文中，我们将总结一次“Spark初级编程实践实验”的经历，关注于如何解决过程中遇到的技术难点，并且在此过程中记录下我们的收获与反思。
在我们开始之前，首先需要明确此次实验的初始技术痛点。随着数据量的不断增加，传统的数据处理方式已经无法满足我们的需求。我们面临多个问题，包括数据处理效率低下、资源浪费严重以及系统架构的复杂性。
在明确了技术痛点后，我们使用四象限图对技术债务进行了分析。
一、groupBy将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中，一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组。例子：将奇数偶数分为两组def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkCon
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2023-11-12 10:59:44
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在本篇博文中，我们将总结一次关于“Spark RDD编程实验”的过程，包括项目背景、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及复盘总结等多个方面。希望能为日后的开发提供参考和借鉴。
### 背景定位
在大数据处理领域，随着数据规模的不断扩大，传统的数据处理方式显得力不从心。比如，在处理亿级数据记录时，传统的处理模型所需要的时间和资源都是巨大的。因此，我们需要一个高效而灵活的计算框架。初始技术痛点
大数据Spark技术的普及推广，对专业人才的需求也日益增加。Spark这门语言大数据培训中心也有相对应的课程，学习Spark，也是一个阶段慢慢的学习，通常来讲需要经历以下阶段：第一阶段：熟练的掌握Scala语言1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,;2，虽然说现在的Spark可以采用多语言
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2023-06-19 06:09:51
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通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程。import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object word {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("
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2023-06-19 06:20:57
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1.1why is Scala语言? 1)Spark—新一代内存级大数据计算框架，是大数据的重要内容。 2)Spark就是使用Scala编写的。因此为了更好的学习Spark, 需要掌握Scala这门语言。【海量数据的采集，存储，计算分析【mapreduce,Spark】/ [java,python,scala主力]】 3)Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式(编
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2023-11-28 09:56:55
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1、概述在高层的角度上看，每一个Spark应用都有一个驱动程序（driver program）。驱动程序就是运行用户的main主程序并在集群上执行各种并行操作的程序。Spark中的一个主要的抽象概念就是弹性分布数据集（resilient distributed dataset,RDD），RDD是分布在多个节点构成的集群上的元素的集合，并支持并行操作。RDD可以由Hadoop的分布式文件
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2024-01-18 06:06:13
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一、简介RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的
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2023-08-18 22:47:18
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RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
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2023-09-28 00:58:46
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Spark Streaming 编程指南OverviewA Quick ExampleBasic ConceptsLinkingInitializing StreamingContextDiscretized Streams (DStreams)Input DStreams and ReceiversTransformations on DStreamsOutput Operations on D
Spark多语言开发 学习目标1.掌握使用Java语言开发Spark程序2.了解线性回归算法案例3.了解使用Python语言开发Spark程序4.了解决策树分类算法案例 1. JavaSpark1.1 编程语言说明Spark 在诞生之初就提供了多种编程语言接口：Scala、Java、Python 和 SQL，在后面的版本中又加入了
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2023-06-21 12:45:33
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