RDD编程RDD是什么弹性分布式数据集RDD是Spark中不可变的分布式对象集合，每个RDD被分为多个分区，分区运行在集群不同节点上。我们可以通过Java、Scala、Python语言操作RDD，进行数据的处理。RDD操作类型转化操作(transformation)
转化操作指将一个RDD转换成另一个RDD，就像我们将List转换成Map一样。行动操作(action)
行动操作指将RDD计算出一个
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2024-08-14 16:02:12
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3.5 常见的转化操作和行动操作 3.5.1 基本RDD 1. 针对各个元素的转化操作 两个最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()接受一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。而转化操作filter()则接收一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回。 inputRDD{1，2，3，4}
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2024-01-21 10:54:13
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SparkCore——RDD编程（2）一、编程模型二、RDD编程三、创建RDD①并行集合创建RDD②外部存储创建RDD四、转换操作(transform)1.Vaule类型的转换操作① distinct② filter(func)③ map(func)④ flatMap(func)⑤ mapPartitions(func)⑥ mapPartitionsWithIndex(func)⑦ groupB
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2023-10-05 16:43:04
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一.MapReduce的介绍1.MapReduce基本概念 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)“和"Reduce(归约)”，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数，用来
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2024-07-15 20:22:18
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1、RDD创建1）从集合（内存）中创建 RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("CreateRDD01")
// 创建 Spark 上下文环境对象（连接对象）
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2023-08-11 11:02:00
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文章目录Spark介绍启动工作（单机伪分布式）数据以学生成绩数据创建RDD从内存中已有数据创建RDDparallelizemakeRDD从外部存储创建RDD从HDFS文件创建RDD从Linux本地文件创建RDD任务实现查询学生成绩表中的前5名使用map转换数据使用sortBy()排序使用collect()查询使用flatMap转换数据使用take()方式查询某几个值任务实现 Spark介绍Apa
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2023-08-21 16:49:44
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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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概述Spark主要抽象弹性分布式数据集（RDD）——横跨集群所有节点进行并行计算的分区元素集合；用户可以要求Spark将RDD持久化到内存中，来让它在并行计算中高效地重用RDDs能在节点失败中自动地恢复过来共享变量（Shared Variables）两种类型的共享变量
广播变量——在所有节点的内存中缓存一个值；累加器——仅仅能执行“添加”操作初始化Spark初始化SparkSpark 编程的
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2023-08-17 18:45:39
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# Spark编程心得体会
随着大数据时代的发展，Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，越来越受到开发者的青睐。本文旨在帮助刚入行的小白理解和实现Spark编程的基本流程与心得体会。
## 一、Spark编程流程
在进行Spark编程之前，我们需要理解整个开发流程。以下是实现Spark程序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
SparkSQL处理结构化数据流程无论是SQL AST，DataFrame还会Dataset都是按照这个流程来执行的Unresolved Logical Plan 先生成一个纯粹的逻辑计划，这个时候还没和实际上的数据有任何的交互Logical Plan 这个时候和数据交互后得到一个实际的逻辑执行计划Optimized Plan 因为上一步已经和数据进行一定的交互，引擎可以在这个基础上进行一定的优化
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2024-08-14 19:45:49
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image.png在本地构建数据密集型应用程序，并使用Python和Spark 2.0的强大功能进行大规模部署。Apache Spark是一个高效集群计算的开源框架，具有强大的数据并行和容错接口。本书将向您展示如何利用Python的强大功能并将其用于Spark生态系统。首先，您将深入了解Spark 2.0体系结构以及如何为Spark设置Python环境。您将熟悉PySpark中可用的模块。您将学习
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2023-08-09 18:21:20
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Spark编程指南V1.4.0· 简介· 接入Spark· Spark初始化
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2023-12-07 14:31:21
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一、spark编程api套路 二、配置Spark运行环境2.1配置Spark选择“Libraries”选项，单击“+”按钮，选择“Java”选项在弹出的界面中找到Spark安装目录下的jars文件夹，将整个文件夹导入，如图所示点击“OK” 2.2编写Spark程序任何Spark程序都是以SparkContext对象开始的，因为SparkContext是Spark应用程序的上下文
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2024-06-25 17:16:42
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6.1 简介累加器：用来对信息进行聚合；广播变量：用来高效分发较大的对象 6.2 累加器通常在向Spark传递函数时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个人物都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。Spark的两个共享变量，累加器和广播变量，分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制。累加器，提供了将工作节点中的值聚合到驱
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2024-06-21 16:10:00
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系列博客：Spark学习笔记(一）：Spark概述与运行原理 RDD编程位置
RDD创建（1）从文件中加载数据创建调用SparkContext的textFile（）lines=sc.textFile("word.txt")
lines.foreach(print) （2）通过并行集合（列表）创建RDD调用SparkContext的parallelize方法array=[1
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2023-11-23 18:26:06
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spark-scala语言编程基础一.变量1.不同类型变量二、输入输出1.向控制台输入信息2.向控制台输出信息3.写入文件4.读取文件三、控制结构1.if2.while3.for4.异常处理5.对循环的控制四、数据结构1.数组2.元组3.容器4.seq set map索引方式不同5.seq6.列表7.向量（vector）8.range9.集合（set）10.映射五、类1.定义2.类成员的可见性3
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2023-11-15 17:33:08
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文章目录零、IDEA的scala环境配置0.1 spark和scala之间的关系0.2 编写项目（0）创建项目（1）配置pom.xml文件：（2）配置对应环境（3）测试代码（4）控制台出去日志信息（5）注意事项0.3 IDEA中切换python环境一、scala特点1.1 面向对象特性1.2 函数式编程1.3 静态类型1.4 代码简单测试栗子二、scala基础语法12.1 基本语法（1）基本规范
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2024-02-02 18:57:47
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Spark RDD编程初级的实践代码，遇到问题写不下去的同学不妨来看看，重新打开自己的思路！希望这篇文章可以帮助你理解Spark RDD的初级应用。 任务描述 相关知识 RDD的创建 RDD的转换操作 &n
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2024-06-30 17:39:43
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1.准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter()lambda 参数：条件表达式 2.生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter()
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2021-03-28 08:42:05
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目录：3、RDD编程3.1、RDD基础3.2、创建RDD3.3、RDD操作3.3.1、转化操作3.3.2、行动操作3.3.3、惰性求值3.4、向Spark传递函数3.5、常见的转化操作和行动操作3.5.1、基本RDD3.5.2、在不同RDD类型间转换3.6、持久化(缓存)3.6.1、SparkRDD持久化特点3.6.2、如何持久化3.6.3、存储级别的选择3.6.4、存储级别的选择3.6.5、移除
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2024-10-26 20:00:37
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