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
RDD是spark抽象的基石，可以说整个spark编程就是对RDD进行的操作
RDD是弹性的
分布式数据集，它是
只读的，
可分区的，这个数据集的全部或者部分数据可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓的弹性意思是：
内存不够时可以与磁盘进行交换。这是RDD另一个特性：内存计算。就是将数据保存到内存中，同时为了
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2024-06-17 14:30:40
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目录一、对比MapReduce与Spark的主要区别二、Spark技术栈三、架构设计1、运行架构2、Spark架构核心组件及其作用3、提交流程四、核心API五、RDD是什么，有哪些特点六、RDD的特性七、RDD常用的创建方式八、RDD常用的算子：转换、动作九、基于RDD的应用程序开发十、shuffle机制十一、累加器（可自定义） 一、对比MapReduce与Spark的主要区别易用性：Spark
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2024-05-15 13:50:26
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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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与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象（Unified Programming Abstraction）。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。要理解
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2023-10-14 17:13:46
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Spark RDD（弹性分布式数据集）是Apache Spark中的一种核心数据结构，允许用户以并行方式处理大规模数据集。其中，`top`方法是获取RDD中前N个元素的有效方式，特别适合用于快速提取信息。然而，在运用`top`方法时，我们必须考虑到数据的备份、恢复以及应对潜在意外情况的策略。下面将详细介绍如何解决与“spark rdd top方法”相关的问题，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景等方面
# Spark RDD常用方法
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了对大规模数据处理的高效支持。其中最核心的概念之一是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称RDD）。RDD是Spark中对数据的抽象表示，它允许用户在分布式计算集群上执行高性能的并行操作。
本文将介绍一些常用的RDD方法，以及它们的用途和示例代码。
#
原创
2023-08-10 17:06:33
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# Spark RDD 中的 FlatMap 和 Map 的区别
在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的抽象，它让处理大规模数据集变得更加方便。在RDD操作中，`map`和`flatMap`是最常用的两个转换函数。虽然它们的名字相似，但它们的操作逻辑和使用场景却是有明显区别的。本文将深入探讨这两个操作的差异，并通过代码示例帮助读者更好地理解这两个概念。
## Map
原创
2024-10-11 09:18:14
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# Spark RDD操作方法详解
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架。而RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心概念之一。RDD是不可变的分布式数据集，它可以在集群上进行并行操作，支持对大量数据进行高效处理。本文将探讨Spark RDD的基本操作方法，并通过代码示例来帮助您理解。
## RDD的创建
在Spark中，RDD可以通过两种方式创建：从已
原创
2024-09-19 07:20:47
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1. RDD基本原理弹性式分布数据集RDD是Apache Spark的核心，它是一组不可变的JVM（java virtual machine）对象的分布集，可以执行高速运算。该数据集是分布式的，基于某种关键字该数据集被划分成若干块，并且分发到执行器节点，这样使得数据集能够高速执行运算。并且RDD对于每个块所做的所有转换都跟踪记录到日志中，在发生错误或者部分数据丢失时可以回退并重新进行计算，所以RD
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2024-10-22 01:19:37
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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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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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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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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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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。...
原创
2022-12-28 11:38:49
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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？ 
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
在之前的文章中，我们知道RDD的有一个特征：就是一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。这个分配的规则我们是可以自己定制的。
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2019-06-07 20:10:00
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import org.apache.spark._object rdd_test { System.setProperty("had
原创
2022-09-09 15:40:07
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