本文提供的是0.7.3版本中的action和transformation接口，RDD提供了两种类型的操作：transformation和action1. transformation是得到一个新的RDD，方式很多，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDD2. action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDD cache到内存中）所有的transformation都是采用的懒策
在处理数据时，Apache Spark 中的“spark read”功能是一项非常重要的任务，它用于从不同的数据源加载数据。在这篇博文中，我将在解决相关问题的过程中，详细记录背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践等方面的内容，帮助大家更好地理解和应对“spark read”问题。
### 背景定位
在某互联网公司，工程师们发现读取大规模日志文件时，任务运行时间变得异常长，直
一 、概述我们知道Spark Shuffle机制总共有三种：1.未优化的Hash Shuffle：每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件，总的文件数是S * R,不仅文件数量很多，造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大，GC频繁,经常出现OOM。2.优化后Hash Shuffle：改进后的Shuffle,启用consolidation机制，E
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2023-08-19 21:04:10
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# 使用Spark进行数据读取与过滤
Apache Spark 是一个强大的分布式大数据处理框架，它提供了丰富的 API，使用户能够高效地读取、处理和分析大规模数据集。在实际应用中，我们经常需要从外部数据源中读取数据，然后对这些数据进行过滤与处理。本文将探讨如何使用 Spark 的数据读取与过滤功能，并通过示例代码来说明其操作步骤。
## Spark 数据读取
在 Spark 中，数据读取通
原创
2024-08-19 03:12:11
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# Spark读取和拆分数据的实现方法
## 概述
在大数据处理中，Apache Spark是一种非常流行的数据处理框架。它可以处理海量数据，并且具有良好的可伸缩性和性能。Spark提供了许多读取和处理数据的方法，其中之一是"spark read split"。本文将向你介绍如何使用Spark来读取和拆分数据。
## 流程
下面是使用Spark读取和拆分数据的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-23 16:49:29
53阅读
# 如何应对 Spark 中的 OOM（Out Of Memory）问题
在使用 Apache Spark 处理大规模数据时，Out Of Memory (OOM) 是一个常见的问题。这种情况通常是由于 Spark 的资源配置不足或数据处理方式不当引起的。本文将指导你如何识别并解决 Spark 中的 OOM 问题。
## 整体流程
首先，我们需要明确解决 OOM 问题的步骤。下表列出了这些步
原创
2024-08-24 04:13:07
43阅读
Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。通过借鉴开源算法，并将处理任务分布到计算节点集群上，无论在它们在单一平台上所能执行的数据分析类型方面，还是在执行这些任务的速度方面，Spark和Hadoop这一代框架都轻松胜过传统框架。Spark利用内存来处理数据，因而速度比基于磁盘的Hadoop大幅加快(快100倍)。但是如果得到一点帮助，Spark可以运行得还要快。如果结合Sp
SparkSQL有哪些自带的read方式1：def read: DataFrameReader = new DataFrameReader(self) 功能：封装了一系列的读取数据的方法-1.def format(source: String): DataFrameReader 表示指定输入数据的格式是什么？如果不给定，自动推断-2.def schema(schema: StructType):
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2024-01-03 20:13:47
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# Spark读取Snappy
在大数据处理领域，Spark是一个被广泛使用的开源分布式计算框架，它能够处理大规模数据集并提供高效的计算能力。Snappy是一个快速的压缩/解压缩库，通常用于在存储和传输数据时减小数据的大小。在本文中，我们将介绍如何使用Spark读取Snappy压缩的数据。
## Snappy压缩
Snappy是一种快速的压缩/解压缩库，它的压缩速度非常快，而且解压缩速度也非
原创
2024-03-21 07:23:25
265阅读
# 使用Spark读取CSV文件的指南
在大数据处理过程中，Apache Spark作为一种强大的数据处理框架被广泛应用。本文将详细介绍如何使用Spark读取CSV文件，包括流程、每一步所需的代码示例及其注释，帮助刚入行的小白快速掌握这个技能。
## 整体流程
下面是使用Spark读取CSV文件的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
## 教你如何实现“spark read avro”
### 1. 概述
首先，我们需要明确一下你要实现的目标：“spark read avro”。这个目标可以分为以下几个步骤：
1. 了解Avro数据格式
2. 配置Spark环境
3. 导入Avro依赖
4. 读取Avro文件
下面我们逐步展开来看。
### 2. 了解Avro数据格式
Avro是一种数据序列化系统，它可以定义数据的
原创
2023-10-08 14:57:31
131阅读
## 了解Spark Shuffle Read
在Spark中，Shuffle是指在数据处理过程中需要重新分区或重新组合数据的操作。Shuffle操作是一个开销较大的过程，因为它涉及到数据的重新分发和重新排序。而Spark Shuffle Read指的是在Shuffle操作中读取数据的过程。
### Spark Shuffle Read的作用
在Spark中，当进行Shuffle操作时，数据
原创
2024-02-28 07:41:44
65阅读
# 如何实现“Spark Read 源码”
在这篇文章中，我将引导一位刚入行的小白开发者，通过详细的步骤和代码示例，来理解如何“读取”Apache Spark源码。通过按照以下步骤，你将能够深入了解Spark的底层实现，尤其是数据读取的机制。
## 整体流程
下面的表格展示了实现“Spark Read 源码”的整体流程：
| 步骤 | 描述 | 代
1. spark shuffle write和shuffle read什么是shuffle操作spark中的shuffle操作功能：将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join操作，类似洗牌的操作。这些分布在各个存储节点上的数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是shuffle过程。shuffle过程分为shuffle write和shuffle read两部分s
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2023-08-13 12:43:38
235阅读
回忆一下，每个Stage的上边界，要么需要从外部存储读取数据，要么需要读取上一个Stage的输出；而下边界，要么是需要写入本地文件系统（需要Shuffle），以供childStage读取，要么是最后一个Stage，需要输出结果。这里的Stage，在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的一组Task，除了最后一个Stage对应的是ResultTask，其余的Stage对应的都是Shuff
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2023-06-19 13:39:07
236阅读
spark shufflesparkshuffle主要部分就是shuffleWrite 和 shuffleReader. 大致流程spark通过宽依赖划分stage,如果是宽依赖就需要进行shuffle操作，上游stage的shufflemaptask进行shuffleWrite，上游的write操作做的最重要的操作其实就是分区，元数据根据MapOutputTrackerWorker汇报
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2024-01-13 21:39:59
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## 如何实现“spark read csv as dataframe”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Spark中实现“read csv as dataframe”的操作。在这个过程中，你将学习如何使用Spark来读取CSV文件并将其加载为DataFrame。
### 整体流程
首先，让我们来看整个实现过程的步骤，你可以按照以下表格中的步骤逐步进行操作：
```mermaid
原创
2024-07-10 05:31:46
56阅读
# 如何使用spark.read.textFile
## 概述
在使用Spark进行数据处理时，经常需要读取文本文件进行分析。Spark提供了一个方便的方法`spark.read.textFile`来读取文本文件，并将其作为RDD（弹性分布式数据集）加载到内存中。在本文中，我们将介绍如何使用`spark.read.textFile`来读取文本文件。
## 步骤概览
下面是使用`spark.re
原创
2023-08-02 11:30:30
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Spark根据RDD间的依赖关系是否是Shuffle依赖进行Stage的划分，为了说明问题在这里先执行的Stage标记为Stage1，后执行的Stage标记为Stage2。Shuffle分2步操作 Map操作和Recude操作可以通过下面这个图表示出来： 1. Map操作。Map操作在Stage
spark-3.0.1源码阅读之文件数据计算1 调试2 核心方法2.1 makeRDD方法2.2 saveAsTextFile方法2.3 collect方法3 关于executor的最大并行度的说明4 总结 Spark作为分布式的计算引擎,本身并不存储要计算的数据源,需要使用外部的数据,所以这些外部数据接入spark的方式也不同.在接入数据后,spark使用自身的一套计算模式,对数据进行计算
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2024-08-02 12:56:07
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