1. Tranformation
val lines=sc.textFile(file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt)
### #1. map map(func) 将每个元素传递给函数 func 中，并将返回结果返回为一个新的数据集
scala> val data=Array(1,2,3,4,5)
scala> val rd
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2023-11-09 16:22:41
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在大数据处理领域，Apache Spark 作为一款强大的分布式计算框架，应用广泛。然而，当处理大型 RDD（弹性分布式数据集）时，性能问题常常令人头疼。本文将通过以下几个维度分析“Spark 大 RDD 性能”问题及其解决方案，帮助读者理解如何优化 Spark 性能。
### 背景定位
在数据处理和分析场景中，处理大规模数据集是常态。但对于大型 RDD 的操作，尤其是涉及到复杂计算和多次转化
基本原理Spark SQL用于处理结构化数据的Spark模块，兼容但不受限于Hive。而Hive不受限于单一引擎，可以采用Spark, Map-Reduce等引擎。 SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率，提升执行效率，其提供了DataFrame与DataSet两个编程抽象，类似Spark Core的RDD。Spark SQL特点：易整合：整合Spark编程与SQL查询统一的数据访问：
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2023-09-04 11:16:59
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基于Direct的方式这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后，这种方式会周期性地查询Kafka，来获得每个topic+partition的最新的offset，从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定o
RDD（Resilient Distributed DataSets）弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念。我们可以抽象地代表对应一个HDFS上的文件，但是它实际上是被分区的，分为多个分区洒落在Spark集群中的不同节点上。1 RDD五大特性 （1）A list of partitions：RDD是由一组partiti
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2023-09-16 13:10:38
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在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看出生级别RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同的是，他们的执行效率和执行方
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2023-12-17 10:27:27
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Spark内核RDDResilientDistributedDataset （弹性分布式数据集 ）五大特性:
A list of partitions
A function for computing each split
A list of dependencies on other RDDs
Optionally, a Partitioner for key-value RDDs
Option
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2023-07-18 22:59:04
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Spark基本概念RDD：弹性分布式数据集 (Resilient Distributed DataSet)。Spark 是数据不动，代码动的架构！！！！RDD 的基本概念RRD全称叫做弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset），从它的名字中可以拆解出三个概念。Resilient ：弹性的，包括存储和计算两个方面。RDD 中的数据可以保存在内存中，也可以保存在磁盘
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2024-01-11 13:34:53
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RDD方法又称RDD算子。算子 ： Operator（操作） RDD的方法和Scala集合对象的方法不一样，集合对象的方法都是在同一个节点的内存中完成的。RDD的方法可以将计算逻辑发送到Executor端（分布式节点）执行，为了区分不同的处理效果，所以将RDD的方法称之为算子。RDD的方法外部的操作都是在Driver端执行的，而方法内部的逻辑代码是在Executor端执行。RDD的常用方法分为两大
# Spark中的小RDD与大RDD的Join操作
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的框架。它提供了强大的分布式计算能力，尤其在数据的Join操作方面。Join是将来自两个或多个数据源的数据结合在一起的一种操作。本文将介绍在Spark中小RDD与大RDD做Join的基本知识及代码示例。
## 小RDD与大RDD的定义
在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一个不
原创
2024-09-24 08:19:10
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一。如何处理RDD的filter1. 把第一行的行头去掉scala> val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")
collegesRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/CollegeNavigator.csv MapPartitionsRDD[3
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2023-07-07 17:52:42
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本篇文章主要讲解Spark 的编程模型以及作业执行调度流程。对于spark 来说，其核心是RDD（Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集），它是一种特殊的集合，支持多种来源，有容错机制，可以被缓存支持并行操作。下面来看看RDD这一抽象数据集的核心。Spark编程模型RDD的特征 RDD总共有五个特征，三个基本特征，两个可选特征。 （1）分区（partiti
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2023-10-24 01:03:47
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RDD为什么是Spark的核心概念通过一个wordCount例子来看一看RDDRDD的管理与操作（算子）常见的RDD操作有哪些（包括RDD的分类）RDD的依赖关系（DAG）RDD依赖关系的划分（stage）RDD为什么是Spark的核心概念 Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得Spark可以很容易扩展，比如 Spark Streaming、Spark SQL、Machine Learnin
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2024-01-15 22:04:22
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在Spark1.6版本中，试图为RDD，DataFrame提供一个新的实验性接口Dataset api接口,所以从范围来说，下面这张图能表明：Dataframe是Dataset的row类型。RDD是弹性的分布式数据集。1.懒执行且不可变，支持lambda表达式的并行数据集合2.面向对象的编程风格，使用对象点的方式操作数据缺点：3.集群间的通信，IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化。
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2023-06-19 12:50:46
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、基本概念1.RDD的生成2.RDD的存储3.Dependency4.Transformation和Action4.1 Transformation操作可以分为如下几种类型：4.1.1 视RDD的元素为简单元素。4.1.2 视RDD的元素为Key-Value对:4.2 Action操作可以分为如下几种：5.shuffl
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2023-11-14 09:26:59
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1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用 它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有S
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2023-07-11 20:00:57
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窄依赖所谓窄依赖就是说子RDD中的每个分区（partition）只依赖于父RDD中有限个数的partition。在API中解释如下： 窄依赖在代码中有两种具体实现，一种是一对一的依赖：OneToOneDependency，从其getparent方法中不难看出，子RDD只依赖于父 RDD相同ID的Partition。另外一种是范围的依赖，RangeDependency，它仅仅被org.apache
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2023-06-11 15:26:05
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是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块，用于处理结构化数据，开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析， 底层基于RDD进行操作，是一种特殊的RDD，DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者Da
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2023-08-10 20:44:14
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一、Spark包括什么spark的核心是Spark Core，其中上面的Spark Sql对接的是Hive等结构化查询，Spark Streaming是对接的流式计算，后面的那两个也是主要用在科学任务中，但是他们的基础都是spark core，而Spark core的核心就是RDD操作，RDD的操作重要的就是算子，也就是说，掌握了算子基本上就掌握了spark的基础。二、RDD1、是什么？ 
# Spark RDD 大表小表join
在进行数据处理和分析时，我们经常会遇到合并两个数据集的需求。在 Spark 中，可以使用 RDD 来实现这一操作。当一个数据集很大，而另一个数据集较小的情况下，我们可以使用大表小表join的方式来提高效率。
## 大表小表join简介
大表小表join是指将一个大表（包含大量数据的表）与一个小表（包含相对较少数据的表）进行连接操作。在 Spark 中
原创
2024-06-12 06:05:09
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