转换类filter：遍历+筛选call函数每次输入一个rdd内的元素；输出bool值，真则保留，假则抛弃。最终filter将会得到对原rdd全部筛选一遍后的结果rddmap：遍历+转换call函数每次输入一个rdd内的元素；输出根据输入元素转换之后的值。最终map将会输出全部元素转换之后的rdd。例如，原RDD={1，2，3，4，5}，call转换规则是x/10，map之后的RDD={0.1，0.
转载
2023-10-14 19:29:53
120阅读
for i in rdd.collect() //i即为rdd中的每一个元素 print(i)
原创
2017-07-27 01:20:23
902阅读
点赞
文章目录基本的查询方式将DF注册成table去处理RDD、DataFrame、DataSet之间的差异将RDD转换成DataSet的方法1.使用反射推断结构(样例类)2.通过编程接口指定Schema 基本的查询方式例一份数据如下： anne 22 NY joe 39 CO alison 35 NY mike 69 VA marie 27 OR jim 21 OR bob 71 CA mary 5
转载
2023-11-27 19:50:58
75阅读
# 使用Spark循环遍历RDD数据的指南
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的工具，能够处理大量的数据集。RDD（Resilient Distributed Dataset）是 Spark 中用于分布式数据处理的主要抽象之一。很多时候，我们需要对 RDD 中的数据进行遍历和处理。本文将带领你了解如何在 Spark 中循环遍历 RDD 数据的过程。
## 整体流程
为了实现
# Spark RDD 按序遍历
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行且高效的框架。它提供了弹性的分布式数据集（RDD）作为其核心数据结构。RDD 允许对分布式数据进行并行操作，并在内存中高效计算。本文将介绍如何在 Spark 中按照顺序遍历 RDD，并提供相关的代码示例，同时用流程图和状态图来帮助理解。
## 什么是 RDD？
RDD（Resilient Distrib
原创
2024-10-18 06:25:59
41阅读
Spark RDD详解在Spark学习之路——2.核心组件、概念中我们已经对RDD进行了比较细致的介绍，但是对RDD在Saprk内部起到的作用、还有RDD和其他组件之间的关系没有明确描述，下面我们就以编程的视角，详细地了解一下RDD的设计和运行原理。一、总述RDD是Spark的数据抽象，一个RDD是一个只读的分布式数据集，可以通过转换操作在转换过程中对RDD进行各种变换。一个复杂的Spark应用程
转载
2024-02-14 22:38:21
78阅读
一、遍历方式ArrayList支持三种遍历方式。1、第一种，随机访问，它是通过索引值去遍历由于ArrayList实现了RandomAccess接口，它支持通过索引值去随机访问元素。代码如下：// 基本的for
for (int i = 0; i < size; i++)
{
value = list.get(i);
}2、第二种，foreach语句foreach语句是java5的新特
转载
2023-07-24 09:47:16
115阅读
目录前言一、RDD概念二、RDD与DataFrame之间的区别特性区别本质区别三、PySpark中RDD的操作1.aggregate(分区计算合并操作) 2.aggregateByKey(PairRDD Key值聚合操作)3.map(逐个元素遍历操作) 4.mapPartitions(分个分区操作)5.getNumPartitions(获取分区数)6. glom()(分区状况)
转载
2023-09-27 19:26:44
357阅读
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
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
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
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？ 
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
2021-08-04 13:56:33
192阅读
RDD是“Resilient Distributed Dataset”的缩写，从全称就可以了解到RDD的一些典型特性。Resilient（弹性）：RDD之间会形成有向无，数据库等。
原创
2024-04-30 14:59:51
316阅读
Spark最基本、最根本的数据抽象
RDD基于内存，提高了迭代式、交互式操作的性能
RDD是只读的，只能通过其他RDD批量操作来创建，提高容错性 另外RDD还具有位置感知性调度和可伸缩性
RDD只支持粗粒度转换，记录Lineage，用于恢复丢失的分区，从物理存储的数据计算出相应的RDD分区
 
转载
2024-06-11 16:53:40
34阅读
常用SparkRDD容易混淆的算子区别1.map与flatMap的区别# 初始化数据
val rdd1 = sc.parallelize(Array("hello world","i love you"))map# map算子
rdd1.map(_.split(" ")).collect
# map算子结果输出
res0: Array[Array[String]] = Array(Array(h
转载
2023-09-28 12:39:08
312阅读
文章目录一、提出任务二、完成任务（一）、新建Maven项目（二）、添加相关日志依赖和构建插件（三）、创建日志属性文件（四）、创建分组排行榜榜单单例对象（五）本地运行程序，查看结果（六）交互式操作查看中间结果1、读取成绩文件得到RDD2、利用映射算子生成二元组构成的RDD3、按键分组得到新的二元组构成的RDD4、按值排序，取前三5、按指定格式输出结果 一、提出任务分组求TOPN是大数据领域常见的需
转载
2023-10-29 00:33:31
136阅读
spark RDD目录spark RDD关于sparkRDD基本概念学习对于RDD的基本操作主从节点的启动spark的初始化RDD创建调用parallelize()方法并行化生成RDD使用外部存储中的数据集生成RDD注意事项正式的、RDD的基础操作WordCount的例子RDD转化操作transformationRDD行动操作actions总结基本编程步骤总结没有做的实践操作导入并使用jar包集成
转载
2023-12-11 10:33:02
57阅读
1基本RDD1.1 针对各个元素的转化操作map()、filter()两个最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，每个元素经函数的返回结果作为新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RDD中返回。 例如，用map()对RDD中的所有数求平方：val input =
转载
2023-10-14 02:06:03
121阅读
