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
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
转载
2023-11-09 16:22:41
60阅读
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：
转载
2023-09-04 11:16:59
111阅读
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
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
转载
2023-12-17 10:27:27
62阅读
一、基于Receiver的方式原理Receiver从Kafka中获取的数据存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据，如果突然数据暴增，大量batch堆积，很容易出现内存溢出的问题。 在默认的配置下，这种方式可能会因为底层失败而丢失数据。如果要让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write
转载
2024-06-04 07:41:39
94阅读
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
转载
2024-01-11 13:34:53
42阅读
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
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
转载
2023-07-07 17:52:42
127阅读
# Spark将RDD写入Kafka的方案
在数据处理和流处理的世界中，Apache Spark和Apache Kafka都是非常流行的工具。Spark用于大规模数据处理，而Kafka则是一个分布式流媒体平台。将Spark中的RDD（弹性分布式数据集）写入Kafka是一种常见的需求。本文将介绍如何完成这一过程，并提供具体的代码示例。
## 问题定义
我们需要一个方案，从一个源数据集读取数据并
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
转载
2023-11-14 09:26:59
105阅读
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。
转载
2023-06-19 12:50:46
199阅读
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
转载
2023-08-10 20:44:14
114阅读
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
转载
2023-06-11 15:26:05
137阅读
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
转载
2023-07-11 20:00:57
108阅读
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？ 
目录前言一、Linking Denpency二、Common Writinga. 主类b. 辅类(KafkaProducer的包装类)三、OOP 方式(扩展性增强)a.Traitb.继承的Class&Traitc. Excutor Classd.Test 前言这里演示从kafka读取数据对数据变形后再写回Kafka的过程，分为一般写法和OOP写法。一、Linking Denpencypo
转载
2023-10-03 08:38:36
127阅读
弹性分布式数据集（RDD）不仅仅是一组不可变的JVM(Java虚拟机) 对象的分布集，可以让你执行高速运算，而且是Apark Spark的核心。顾名思义，该数据集是分布式的。基于某个关键字，该数据集被划分成多块，同时分发到执行结点。这样做可以使得此类数据集能够执行高速执行运算。另外，RDD将跟踪（记入日志）应用于每个块的所有转换，以加快计算速度，并在发生错误和部分数据丢失时提供回退。在这种情况...
原创
2022-03-15 14:06:34
172阅读
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
原创
2023-06-10 00:35:02
90阅读
原因1:优秀的数据模型和丰富的计算抽象Spark出现之前，已经有了非常成熟的计算系统MapReduce，并提供高级API(map/reduce)，在集群中运行计算，提供容错，从而实现分布式计算。虽然MapReduce提供了数据访问和计算的抽象，但是数据的重用只是简单地将中间数据写入一个稳定的文件系统(比如HDFS)，所以会产生数据复制备份、磁盘I/O和数据序列化，所以在多个计算中遇到需要重用中间结
