RDDs 接口的五个属性 下表总结了 RDDs 的五个属性：上述属性可以概括为几个方面：一组分区，表示数据集包含的分片；一组依赖关系，指向其父 RDD；一个函数，基于父 RDD 进行计算；以及划分策略和数据位置相关的元数据。例如上文中的代码实例里，HDFS 文件作为输入，初始 RDD 的 partitions 代表文件中每个文件块的分区（包含文件块在每个分区对象中的偏移量），preferredL
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2024-09-28 21:23:05
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1、RDD概述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属性、特点RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖，
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2023-11-23 16:21:54
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第1章 RDD概述1.1 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。1.2 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
RDD是啥？(摘自词条) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结
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2023-12-24 18:31:30
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RDD介绍标签（空格分隔）： sparkhadoop,spark,kafka交流群：224209501RDD 操作1，RDD五大特点：1，A list of partions 一系列的分片：比如64M一个分片，类似于hadoop的splits。 2，A function for computing each split 在每个分区上都有一个函数去迭代、执行、计算它。 3，A list de
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2024-06-23 10:46:46
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Spark开发学习之RDD编程什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)是分布式数据集，是Spark设计里最为核心的概念。在RDD出来之前，所有的分布式批处理计算系统都是从存储中读取数据到计算完成后将结果写入存储的模型，这种计算模型在处理数据集迭代运算时效率不高，为了解决这一问题，RDD应运而生。如上图，RDD是Spark core层最重要的概念，其他的Spa
# Spark RDD 如何并发
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，尤其以支持大规模数据集的并行处理而闻名。RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的核心数据结构之一，它为大规模数据处理提供了一种简洁而灵活的编程模型。在本文中，我们将探讨 RDD 如何实现并发处理，包括其工作原理、相关示例代码以及一些最佳实践。
## 1. RDD 的基本概念
RDD 是一种不可变的分布
原创
2024-08-03 06:49:54
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前言 在对数据进行了初步探索后，想必读者对MovieLens数据集有了感性认识。而在数据挖掘/推荐引擎运行前，往往需要对数据预处理。预处理的重要性不言而喻，甚至比数据挖掘/推荐系统本身还重要。 然而完整的数据预处理工作会涉及到：缺失值，异常值，口径统一，去重，特征提取等等等等，可以单写一本书了，
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2024-09-09 06:48:18
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1. Spark程序执行过程1.1. WordCount案例程序的执行过程1.2. Spark程序执行流程2. RDD的操作2.1. RDD的初始化 RDD的初始化，原生api提供的2中创建方式，一种就是读取文件textFile，还有一种就是加载一个scala集合parallelize。当然，也可以通过transformation算子来创建的RDD。2.2. RDD的操作需要知道RDD操作算子的分
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2023-09-05 14:31:28
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Spark-空RDD判断与处理
原创
2021-07-27 15:18:38
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键值对RDD上的操作 隐式转换shuffle操作中常用针对某个key对一组数据进行操作，比如说groupByKey、reduceByKey这类PairRDDFunctions中需要启用Spark的隐式转换，scala就会自动地包装成元组 RDD。导入 org.apache.spark.SparkContext._即可没啥意思，就是记着导入import org.apache.spark.SparkC
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2023-12-07 09:17:31
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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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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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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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# 项目方案: Java字段类型判断工具
## 摘要
在Java开发中，经常需要根据字段的类型进行相应的处理。本项目旨在开发一个Java字段类型判断工具，能够根据字段的名称和值来判断字段的类型，并提供相应的操作和转换方法。
## 1. 简介
Java是一种强类型语言，变量在声明时就需要指定其类型。然而，在某些情况下，我们需要根据字段的名称和值来判断其具体的类型。本项目将开发一个工具，能够根据字
原创
2023-10-09 06:32:34
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一、RDD 是什么官方定义:第一点:不可变的. RDD类似scala中不可变的集合,例如列表List,当集合中的元素进行转换的操作的时候,产生新的集合RDD第二点:分区的 每个RDD集合有多个分区组成,分区就是很多部分第三点并行的操作 对RDD集合中数据操作时,可以同时对所有分区并行操作RDD的五个特点一个RDD由一系列分区Partition组成RDD中每个分区数据可以被处理分析(计算)每个RDD
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2023-09-27 21:17:06
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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？ 
1.RDD是一个基本的抽象，操作RDD就像操作一个本地集合一样，降低了编程的复杂度RDD的算子分为两类，一类是Transformation（lazy），一类是Action（触发任务执行）RDD不存真正要计算的数据，而是记录了RDD的转换关系（调用了什么方法，传入什么函数）创建RDD有哪些中方
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2023-07-31 23:13:39
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1.堆内内存与堆外内存 作为一个 JVM 进程，Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对JVM 的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用。 堆内内存受到 JVM 统一管理，堆外内存是直接向操作系统进行内存的申请和释放。1
