在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种:从集合中创建RDD;从外部存储创建RDD;从其他RDD创建。1 从集合
原创
2022-11-11 10:35:36
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RDD特点RDD表示只读的分区的数据集,对RDD进行改动,只能通过RDD的转换操作,由一个RDD得到一个新的RDD,新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖,RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长,可以通过持久化RDD来切断血缘关系。分区RDD逻辑上是分区的,每个分区的数据是抽象存在的,计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。...
原创
2021-12-28 18:06:28
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RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法,默认的存储级别都是仅在内存存储一份,Spark的存储级别...
原创
2021-12-28 18:06:28
18阅读
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(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。(1)读取一个HDFS文件并将其中内容映射成一个个元组scala> val wordAndOne = s...
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2021-12-28 18:06:28
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RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法,默认的存储级别都是仅在内存存储一份,Spark的存储级别...
原创
2022-02-16 16:24:54
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RDD特点RDD表示只读的分区的数据集,对RDD进行改动,只能通过RDD的转换操作,由一个RDD得到一个新的RDD,新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖,RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长,可以通过持久化RDD来切断血缘关系。分区RDD逻辑上是分区的,每个分区的数据是抽象存在的,计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。...
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2022-02-16 16:24:55
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1 什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类,它代表一个不可变、
原创
2022-11-11 10:42:45
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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(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。(1)读取一个HDFS文件并将其中内容映射成一个个元组scala> val wordAndOne = s...
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2022-02-16 16:24:55
41阅读
什么是RDD●为什么要有RDD?在许多迭代式算法(比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘中,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是,之前的MapReduce框架采用非循环式的数据流模型,把中间结果写入到HDFS中,带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。且这些框架只能支持一些特定的计算模式(map/reduce),并没有提供一种...
原创
2021-12-28 18:06:29
46阅读
1 累加器累加器用来对信息进行聚合,通常在向 Spark传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使入的日志...
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2022-11-11 10:37:50
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什么是RDD●为什么要有RDD?在许多迭代式算法(比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘中,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是,之前的MapReduce框架采用非循环式的数据流模型,把中间结果写入到HDFS中,带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。且这些框架只能支持一些特定的计算模式(map/reduce),并没有提供一种...
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2022-02-16 16:24:58
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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
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2022-11-11 10:42:56
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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
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在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作,那么此时需要主要的是,初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的,这就涉及到了跨进程通信,是需要序列化的。下面我们看几个例子:1 传递一个方法1.创建一个类class Search(query:String){//过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: String)...
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2022-11-11 10:36:45
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RDD的转换(面试开发重点)RDD整体上分为Value类型和Key-Value类型1 Value类型1.1 map(func)案例1. 作用:返回一个新
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2022-11-11 10:36:15
57阅读
Spark目前支持Hash分区和Range分区,用户也可以自定义分区,Hash
原创
2022-11-11 10:37:24
22阅读
Spark目前支持Hash分区和Range分区,用户也可以自定义分区,Hash分区为当前的默认分区,Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意:(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的,非Key-Value类型的RDD分区器的值是None(2)每个RDD的分区ID范围:0~numPartitions...
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2021-12-28 18:06:28
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Spark目前支持Hash分区和Range分区,用户也可以自定义分区,Hash分区为当前的默认分区,Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意:(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的,非Key-Value类型的RDD分区器的值是None(2)每个RDD的分区ID范围:0~numPartitions...
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2022-02-16 15:56:14
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累加器累加器用来对信息进行聚合,通常在向 Spark传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,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任务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。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能,那么累加器可以实现我们想要的效果。系统累加器针对一个输入的日志文件,如果我们想计算文件...
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2021-12-28 18:06:26
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累加器累加器用来对信息进行聚合,通常在向 Spark传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,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任务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。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能,那么累加器可以实现我们想要的效果。系统累加器针对一个输入的日志文件,如果我们想计算文件...
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2022-02-16 16:24:57
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