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
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2023-12-11 10:33:02
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只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。 一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。 RDD提
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2023-12-14 10:15:45
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只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。 一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。 RDD提
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2023-12-14 10:23:23
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# Spark拆分成多个RDD的介绍
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，能够高效地处理大量数据。在Spark的核心概念中，弹性分布式数据集（RDD）是最基本的数据结构，它可以在集群上并行操作。当我们处理大规模数据时，有时需要将一个大的RDD拆分成多个RDD以便于更高效的操作和管理。本文将介绍如何在Spark中进行RDD的拆分，并提供代码示例。
## RDD的基本概念
Scala比较器两个特质Scala提供两个特质（trait）Ordered与Ordering用于比较。其中，Ordered混入（mix）Java的Comparable接口，而Ordering则混入Comparator接口。众所周知，在Java中实现Comparable接口的类，其对象具有了可比较性；实现comparator接口的类，则提供一个外部比较器，用于比较两个对象Ordered与Orderi
RDD
弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）
每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。
RDD 支 持 两 种 类 型 的 操 作： 转 化 操 作（transformation） 和 行 动 操 作(action) 转化操作会由一个 RDD 生成一个新的 RDD行动操作会对 RDD 计算出一个结
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2023-09-05 10:11:28
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RDD 编程RDD基础spark对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），RDD是分布式元素的集合。在spark中，对数据的操作有创建RDD、转化RDD、action RDD；RDD是一个不可变的分布式对象集合，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上，rdd可以包含python、java、scala中的任意
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2023-12-24 12:07:53
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大数据-玩转数据-Spark-RDD（一）关于RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位，Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的，RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系，在部分分区数
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2023-09-30 09:00:27
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一、RDD概念1.概念Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集，默认情况下：每一个block对应一个分区，一个分区会开启一个task来处理。（a）Resilient：可以存在给定不同数目的分区、数据缓存的时候可以缓存一部分数据也可以缓存全部数据 （b）Distributed：分区可以分布到不同的executor执行(也就是不同的worker/NM上执行) （c）
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2024-04-10 21:09:54
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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？ 
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
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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
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文章目录概要Partitioner作用Partitioner定义1. HashPartitioner2. RangePartitionerPartitioner使用自定义Partitioner调整Partitioner总结 概要Spark RDD主要由Dependency、Partition、Partitioner组成，这篇介绍最后一部分Partitioner。Partition记录了数据spl
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2024-10-09 07:52:41
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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
 
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2024-06-11 16:53:40
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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 =
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2023-10-14 02:06:03
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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
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2023-10-29 00:33:31
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