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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# 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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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
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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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 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
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：
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2023-09-04 11:16:59
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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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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
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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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
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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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
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2023-12-17 10:27:27
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一，Spark性能优化：开发调优1.避免创建重复的RDD 对于同一份数据，只应该创建一个RDD，不能创建多个RDD来代表同一份数据。否则Spark作业会进行多次重复计算多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。2.尽可能复用同一个RDD 对于多个RDD的数据有重叠或者包含的情况，我们应该尽量复用一个RDD，这样可以尽可能地减少RDD的数量，从而尽可能减少算子执行的次数。3.对多次使用的R
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2023-05-30 19:46:20
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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
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2024-01-11 13:34:53
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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
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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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
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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