# Spark RDD打散: 概念与实现
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛应用的快速大规模数据处理框架。Spark通过弹性分布式数据集（RDD）提供了丰富的功能，而RDD的“打散”是数据处理和性能优化中不可或缺的一个步骤。本文将为您详细介绍RDD的打散概念，并通过代码示例来演示如何实现这一过程。
## 1. 什么是RDD？
弹性分布式数据集（RDD）是Spark的核心数据
1. RDD概述RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了
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2023-10-27 11:31:49
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# Spark SQL 打散：深度解析与示例
在大数据处理领域，Spark SQL 是一个强大的工具，可以在其上进行复杂的查询和交互式数据分析。打散（或称为扁平化数据）是处理嵌套数据结构时常见的操作。本文将深入解析 Spark SQL 中的打散技巧，提供代码示例，并展示如何在实际场景中应用。
## 什么是打散？
打散通常指将嵌套的结构（如数组或结构体）转化为扁平结构的过程。在 Spark S
原创
2024-10-04 03:48:24
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# 使用Spark打散Key的完整指南
在大数据处理过程中，经常需要对数据进行聚合操作，而在这些操作中，Key的打散常常是个重要的步骤。今天，我将教你如何使用Apache Spark打散Key。通过简单的步骤和代码示例，你将能掌握这一技术。
## 整体流程
我们可以将整个打散Key的过程简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 环境准备 | 安
# Spark 查询 打散
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。它提供了一个快速、通用的集群计算系统。在处理大规模数据集时，我们经常需要对数据进行分组和聚合操作。但是，有时候我们也需要对数据进行打散操作，以避免数据倾斜问题。
## 什么是数据打散？
数据打散是指将数据按照某个键进行重新分配，使得每个键对应的数据量大致相等。这样做的目的是为了避免数据倾斜，即某些键对
原创
2024-07-22 10:07:08
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目录什么是DAGDAG 解决了什么问题DAG 是怎么工作的工作流程注意点DAG，全称 Directed Acyclic Graph， 中文为：有向无环图。在 Spark 中， 使用 DAG 来描述我们的计算逻辑。什么是DAGDAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作。DAG Scheduler 会根据 RDD 的 transformation 动作，将 D
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2023-10-20 18:15:17
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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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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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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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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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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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一、学习Spark RDD RDD是Spark中的核心数据模型，一个RDD代表着一个被分区(partition)的只读数据集。 RDD的生成只有两种途径： 一种是来自于内存集合或外部存储系统； 另一种是通过转换操作来自于其他RDD； 一般需要了解RDD的以下五个接口： partition 分区，一个RDD会有一个或者多个分区 dependencies() RDD的依赖关系 preferredLo
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2023-07-28 21:14:58
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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
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2023-09-28 12:39:08
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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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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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