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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# Spark RDD 新增数据的科普
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，其核心概念之一是弹性分布式数据集（RDD）。RDD是Spark的基本抽象，表征一组不可变的数据集合。这些数据可以并行处理，非常适合大规模数据的计算任务。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在RDD中添加数据，并通过相关代码示例来逐步阐述。
## 什么是 RDD？
在深入 RDD 新增数据之前，让我们先回
原创
2024-10-09 04:05:59
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RDD创建RDD可以通过两种方式创建：第一种：读取一个外部数据集，从本地加载数据集或者从HDFS文件系统，HBASE，Cassandra，AmazonS3等外部数据源中加载数据集。第二种：调用SparkContext的parmallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。从文件系统中加载数据创建RDDSpark采用textfile（）方法从文件系统中加载数据创建RDD，该
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2023-10-23 06:44:29
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## Spark RDD新增一行的探析
在大数据处理领域，Apache Spark无疑是一个备受推崇的工具。它为大规模数据处理提供了灵活性和高效性。Spark的核心抽象之一是弹性分布式数据集（RDD）。在本文中，我们将探讨如何在Spark RDD中新增一行，了解RDD的基本操作，并通过代码示例来深入理解这一过程。
### RDD简介
RDD是Spark中的基本数据结构，可以被视为一个不可变的
## 实现spark新增字段的步骤
为了帮助你学会如何在spark中新增字段，我将为你介绍整个过程的步骤，并提供相应的代码示例。首先我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
gantt
title Spark新增字段流程图
section 步骤
准备数据集 :a1, 2022-08-01, 1d
创建Spark会话 :a
原创
2024-02-25 04:18:36
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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
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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在Spark Streaming中，DStream的转换分为有状态和无状态两种。无状态的操作，即当前批次的处理不依赖于先前批次的数据，如map()、flatMap()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等等;而有状态的操作，即当前批次的处理需要依赖先前批次的数据，这样的话，就需要跨批次维护状态。总结spark streaming中的状态操作:updateStat
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2023-12-07 08:57:56
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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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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？ 
# Java Spark Row 新增字段的实现教程
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行且强大的工具，允许我们轻松地处理大规模数据。在这个教程中，我将教你如何在 Spark 中向 Row 中新增字段。整个流程包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
原创
2024-09-01 06:21:43
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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...
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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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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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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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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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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