在SparkCore中的一切计算都是基于RDD的，那RDD是个什么东西呢?RDD是Resilient Distribute Dataset(弹性分布式数据集)的缩写，说白了，RDD可以理解为spark处理数据的基本单位，但是RDD又不是真实的存有数据，它只是具有操作数据的能力，相当于一个租房中介，中介手上掌握了一手的房源信息，而sparkCore就相当于租房子的人，一般直接找到房子不简单，所以我们
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2023-12-09 12:28:21
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一、Spark概念总结简要说明：每个Spark应用都由一个驱动器程序(driver program)来发起集群上的各种 并行操作。 驱动器程序包含应用的 main 函数， 并且定义了集群上的分布式数据集，还对这 些分布式数据集应用了相关操作。 驱动器程序通过一个 SparkContext 对象来访问 Spark。这个对象代表对计算集群的 一个连 接。shell 启动时已经自动创建了一个 Spark
上节完成了Spark集群环境部署和配置，并且启动SparkShell。本节研究RDD编程，RDD编程简介，RDD创建、Spark编程模型的简介。
原创
2024-08-20 10:47:33
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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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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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弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets），它具备像 MapReduce 等数据流模型的容错特性，能在并行计算中高效地来创建。...
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2022-12-28 11:38:49
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大数据系列文章：? 目录 ? 文章目录一、Spark Core二、RDD1. RDD 简介2. RDD 的特性（核心属性）Ⅰ）一系列的分区信息
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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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...
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2022-03-15 14:06:34
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
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2023-06-10 00:35:02
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原因1:优秀的数据模型和丰富的计算抽象Spark出现之前，已经有了非常成熟的计算系统MapReduce，并提供高级API(map/reduce)，在集群中运行计算，提供容错，从而实现分布式计算。虽然MapReduce提供了数据访问和计算的抽象，但是数据的重用只是简单地将中间数据写入一个稳定的文件系统(比如HDFS)，所以会产生数据复制备份、磁盘I/O和数据序列化，所以在多个计算中遇到需要重用中间结
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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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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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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