RDD是个抽象类，定义了诸如map()、reduce()等方法，但实际上继承RDD的派生类一般只要实现两个方法： • def getPartitions: Array[Partition]
• def compute(thePart: Partition, context: TaskContext): NextIterator[T] getPartitions()用来告知怎么将input分片；c
# SPARK RDD filter
## 介绍
在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是最基本也是最重要的数据结构之一。RDD是一个可并行操作的分布式数据集合，它可以被分为多个分区，并且可以在集群中的多个节点上进行处理。RDD提供了一些操作方法来对数据进行转换和计算，其中之一就是`filter`方法。
`filter`方法可以根据指定的条件过滤
原创
2023-07-23 05:52:46
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Spark学习笔记之SparkRDD 博客分类： spark
一、 基本概念 RDD（resilient distributed datasets）弹性分布式数据集。 来自于两方面① 内存集合和外部存储系统② 通过转换来自于其他RDD，如map，filter等2.创建操作（creation op
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2023-08-18 17:16:12
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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
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2023-07-07 17:52:42
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1. Spark中的RDDResilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)Spark中的最基本的抽象有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据包含所有元素的分区的集合RDD包含了很多的分区2. RDD中的弹性RDD中的数据是可大可小的RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘RDD有自动容错功能
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2023-10-19 12:58:20
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# Spark RDD Filter 多个条件的应用
在大数据处理领域，Apache Spark作为一个强大的分布式计算平台，广泛用于处理大规模的数据集。RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据结构之一，它允许用户以编程方式操作大规模数据集。本文将详细介绍如何使用Spark RDD的`filter`操作来根据多个条件筛选数据。
## 1. RDD的基本概念
RDD是不可变的分布式对象
1. 什么是RDD？RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。2. RDD的属性1）一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位2）一个计算每个分区的函数3）RDD之间的依赖关系4）一个Partitioner，即RDD的分片函数5）一个列表
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2023-11-03 09:44:51
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Google 发表三大论文 GFS MapReduce BigTable 衍生出很多开源框架 ，毫无疑问 Hadoop 在 大家心中的地位是不可估量的 。Hadoop 因为其高可用 高扩展 高容错 特性成为开源工业界的事实标准，作为一个可以搭建下廉价PC 机器上的分布式集群体系 ，Hadoop 用户可以不关心底层实现细节 ，利用Hadoop 自动的M
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2024-08-14 15:56:04
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什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，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的属性一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;一个计算每个分区的函数;RDD之间的依赖关系;一个Partitioner，即RDD的分片函数;一个列表，存储存取每个Parti
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2023-11-20 05:09:12
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第一章 RDD 概念对于大量的数据，Spark 在内部保存计算的时候，都是用一种叫做弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，RDD）的数据结构来保存的，所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。 在Spark开山之作Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for
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2024-06-27 20:17:16
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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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一、求Top值我们有这样的两个文件 第一个数字为行号，后边为三列数据。我们来求第二列数据的Top(N)(1)我们先读取数据，创建Rdd (2)过滤数据，取第二列数据。filter()来过滤数据，用line.trim().length是过滤没有内容的空行然后计算长度，长度大于0，并且分能用逗号切分为4个子数据的数据为有效数据。然后我们来切分取出第二列数据(3)数据类型转换并修改成键值对的形式因为我们
RDD(Resilent Distributed Datasets)俗称弹性分布式数据集,是 Spark 底层的分布式存储的数据结构,可以说是 Spark 的核心, Spark API 的所有操作都是基于 RDD 的. 数据不只存储在一台机器上,而是分布在多台机器上,实现数据计算的并行化.弹性表明数据丢失时,可以进行重建.在Spark 1.5版以后,新增了数据结构 Spark-DataFrame,
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2024-02-27 17:42:46
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RDD简介
在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。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
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2022-09-27 11:29:10
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二.Spark_RDD（上）一. RDD概述1. 什么是RDDRDD（Resilient DistributedDataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。2. RDD的属性一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位一个计算每个分区的函数RDD之间的依赖关系一个Partitioner，即RD
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2024-01-11 20:17:16
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为什么数据科学家和工程师应该考虑将Spark与Scala结合使用以替代Pandas，以及如何入门 使用Scala从Pandas迁移到Spark并不像您想象的那么困难，因此，您的代码将运行得更快，并且最终可能会编写出更好的代码。以数据工程师的经验，我发现在Pandas中建立数据管道经常需要我们定期增加资源，以跟上不断增加的内存使用量。 此外，由于意外的数据类型或空值，我们经常会看到许多运
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2024-08-14 15:43:25
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在Apache Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是其核心概念之一。RDD 是对分布式数据集的抽象表示，它代表了可分区、可并行操作的数据集合。RDD的本质：分布式数据集： RDD 是 Spark 中对数据的抽象表示，它是一组被分割成多个分区（partitions）的元素的集合。这些分区可以分布在集群中的多台计算机上，使得数据能够并行
@Author : Spinach | GHB
@Link : 文章目录0 hadoop的shuffle与spark的shuffle的简单比较1 spark的shuffle1.1 shuffle write1.1.1 第一种方法1.1.2 第二种方法：FileConsolidation方法1.2 shuffle reade1.2.1 reduceByKey(func)1.2.1.1 对比M
# 用Spark RDD Filter函数选出当天数据
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。今天，我们将深入探讨Spark中的RDD（弹性分布式数据集）及其`filter`函数，重点是如何选出当天的数据。这一过程可以帮助用户从大量数据中提取出必要的信息，特别是在数据日志记录及大规模数据分析中尤为重要。
## 什么是RDD？
RDD的全称是弹性分布式数据集
## 如何使用Spark Filter
### 1. 流程概述
在Spark中使用filter函数可以实现数据筛选的功能。下面我将为你详细介绍如何使用Spark中的filter函数来对数据进行筛选。
### 2. 步骤与代码示例
下面是整个过程的步骤和代码示例：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession |
原创
2024-06-13 06:59:36
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