# Spark RDD 合并：一种高效的数据整合方法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源框架，它提供了一个快速、通用的集群计算系统。Spark 的核心是弹性分布式数据集（RDD），它是一个不可变的、分布式的数据集合，可以并行操作。在处理大规模数据集时，我们经常需要将多个 RDD 合并成一个，以便于进一步的分析和处理。本文将介绍如何使用 Spark 的 RDD 合并功
原创
2024-07-27 10:22:46
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Spark的三大数据结构-RDD并行度与分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。// TODO 准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val
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2023-09-25 13:57:01
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1、什么是RDD？ 上一章讲了Spark提交作业的过程，这一章我们要讲RDD。简单的讲，RDD就是Spark的input，知道input是啥吧，就是输入的数据。RDD的全名是Resilient Distributed Dataset，意思是容错的分布式数据集，每一个RDD都会有5个特征：1、有一个分片列表。就是能被切分，和hadoop一样的，能够切分的数据才能并行计算。2、有
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2023-08-23 19:30:38
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文章目录优化背景串行处理线程池并行处理小结 优化背景由于Driver的单线程运行以及Spark的任务调度决定了Job是串行执行的，但是当各个job之间的业务逻辑是相互独立的时候，我们就可以考虑多线程并行处理！因为是测试： 以下代码 是单表(TMP)跑四次，实际情况下是多张表串行处理def main(args: Array[String]): Unit = {
val watch = ne
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2023-07-25 00:02:07
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多个RDD合并RDD的合并，按RDD内数据结构的是否相同分为两类。1、合并的多个RDD结构相同涉及的Spark函数有union、intersection、subtract1.1 uniondef union(other: RDD[T]): RDD[T]该函数比较简单，就是将两个RDD进行合并，不去重。1.2 intersectiondef intersection(other: RDD
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2023-07-21 19:47:12
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1、转化操作列表针对两个pair RDD 的转化操作（rdd = {(1,2),(3,4),(3,6)} 为例）函数名目的示例结果reduceByKey(func)合并具有相同键的值rdd.reduceByKey((x,y)=> x+ y){(1,2),(3,10)}groupByKey()对具有相同键的值进行分组rdd.groupByKey(){(1,[2]),(3,[4,6])}comb
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2024-08-16 13:42:44
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一、RDD定义分布式弹性数据集，只读的分区集合，不同分区可以被保存在不同的节点上，从而进行并行计算二、RDD操作RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建.转换指定RDD之间的相互依赖关系 粗粒度的数据转换操作 适合对数据集执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用比如map、filter、groupB
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2023-11-06 22:02:39
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目录 弹性分布式数据集 (RDDs)Spark 并行集合Spark 外部数据集外部数据集Spark RDD 操作Spark RDD 操作基础Spark RDD持久化Spark RDD 持久化如何选择存储级别删除数据弹性分布式数据集 (RDDs) Spark 核心的概念是 Resilient Di
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2024-05-28 11:52:43
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，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、位置感知性调度和可伸缩性。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，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD的属性（1）一组分片（Partition），即
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2024-06-17 11:06:41
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spark 用RDD怎么合并连续相同的key如何创建RDD？ RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[Inspark如何处理两个RDD的关
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2023-08-30 12:31:28
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键值对操作键值对RDD通常用来进行聚合计算，我们一般要通过一些初始ETL（抽取、转换、装载）操作来将数据转换为键值对形式。 比如统计每个产品的评论，将数据中键相同的分为一组，将两个不同的RDD进行分组合并等。用户控制键值对RDD在各个节点上分布情况的高级特性：分区。有时使用可控的分区方式将常被访问的数据放到同一个节点上 可以大大较少应用的通信开销。这回带来明显的性能提升。Spark为包含键值对
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2024-07-20 18:01:13
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连接将有键的数据与另一组有键的数据一起使用是对键值对数据执行的最有用的操作之一。连接数据可能是pairRDD最常用的操作之一。连接方式多种多样：右外连接、左外连接、交叉连接以及内连接。普通的join操作符表示内连接。只有在两个pairRDD中都存在的键才叫输出。当一个输入对应的某个键有多个值时，生成的pairRDD会包括来自两个输入RDD的每一组相对应的记录。有时，我们不希望结果汇总的键必须在两个
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2023-09-21 10:07:35
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Transformations(转换) Transformation 说明 map(func) 根据传入的函数处理原有的RDD对象中每一个元素，每一个新元素处理完成后返回一个对象,这些新对象组装得到一个新的RDD,新的RDD和旧的RDD元素都是一一对应的 filter(func) 根据传入的函数来过滤RDD中每一个元素,通过过滤条件的的元素组成一个新的RDD flatMap(func) 先进行ma
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2023-11-28 04:45:07
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# Spark RDD 按键值合并两个 RDD
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的核心抽象之一，代表一个不可变的分布式对象集合。在数据处理的实际场景中，我们常常需要合并两个 RDD 按照键值进行合并，本文将详细介绍如何实现这一功能，并给出相应的代码示例。
## 什么是 RDD？
RDD（Resilien
# Spark RDD合并读取小文件的实现
## 简介
在Spark中，当需要处理大量小文件时，直接读取这些小文件可能会导致性能问题。为了提高效率，我们可以将小文件合并成一个或多个较大的文件，然后再进行读取和处理。本文将介绍如何使用Spark来合并读取小文件，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取小文件] --> B[合并小
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2023-10-08 14:57:54
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# 如何使用Java合并两个Spark RDD
在这篇文章中，我们将学习如何在Apache Spark中使用Java合并两个RDD（弹性分布式数据集）。我们将通过一个清晰的步骤流程图、甘特图以及代码示例，详细讲解整个过程。
## 流程概述
以下是实现合并两个RDD的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ---
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2024-08-05 09:09:15
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1.SparkContext对象2.RDD创建2.1 并行化集合创建 本地集合：list，dict类似的东西 实例代码如下图所示：2.2 读取外部数据源3.算子3.1 算子概念算子：分布式集合对象上的API叫算子 方法/函数：本地对象的API叫方法函数3.2 算子分类Transformation：转换算子 Action：行动算子4.常用Transformation算子4.1 map算子4.2 fl
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2024-08-14 17:56:59
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创建RDD进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDDSpark Core提供了三种创建RDD的方式使用程序中的集合创建RDD使用本地文件创建RDD使用HDFS文件创建RD
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2024-04-09 07:14:53
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大数据技术之Spark Core的RDD（二）一：双Value类型union（otherDattaset）案例作用：对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD数据集
需求：创建两个RDD，并求并集
val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
val rdd2 = sc.parallelize(5 to 8)
val rdd3 = rdd1.union(rdd2).co
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2023-08-08 10:33:47
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1. Spark与Scala的版本问题官网会给出Maven Repository上可以查到2. RDD(Resilent Distributed DataSet)一组Partition，每个分片都被一个计算任务处理，未指定的话默认是程序分配的CPU core的数目计算每个Paritition的函数每个Partition上的数据都有一个函数进行计算RDD之间的依赖关系Rdd每次转换会生成
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2023-07-30 15:45:52
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