在处理 Spark 中的 RDD（弹性分布式数据集）数据时，如何有效地将数据从 MySQL 中删除是一个棘手且重要的问题。本文将详细记录解决这个问题的整个过程，包括背景、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展等方面的深入分析。
### 背景定位
随着数据量的增长，使用 Spark 处理 RDD 对业务的实时分析变得愈发重要。由于数据库中存储的数据在某些条件下需要被删除，这对性能和数
在如何管理Spark的分区一文中，介绍了Spark是如何管理分区的，分别解释了Spark提供的两种分区方法，并给出了相应的使用示例和分析，感兴趣的可以参考之前的分享。我们知道，Apache Spark通常用于以分布式方式处理大规模数据集，既然是分布式，就会面临一个问题：数据是否均匀地分布。当数据分布不均匀时，数据量较少的分区将会很快的被执行完成，而数据量较大的分区将需要很长时间才能够执行完毕，这就
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2023-11-09 06:56:59
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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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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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## 使用Apache Spark RDD 删除空值的详细指南
在大数据处理中，空值（null或NaN）处理是一个不可忽视的问题。尤其是在数据预处理中，删除空值能有效提高分析结果的有效性和准确性。Apache Spark是一个强大的开源分布式计算系统，其中的RDD（弹性分布式数据集）提供了一种简便的方法来处理数据，包括删除空值。本文将介绍如何使用Spark RDD来删除空值，并提供相应的代码示例
Spark- 之不同Source产生RDD的分区数与数据分配通常Spark的数据源可以分为很多中，这里主要是从源码剖析内存集合与文件分区数的确定与数据分配。1 集合RDD的分区与数据分配具体看以下代码及注释。package com.shufang.parallel_yuanli
import com.shufang.utils.ScUtil
import org.apache.spark.{Sp
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2023-10-16 08:52:30
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Spark在大数据处理上的优势，很大一部分来自数据处理速度的提升，这使得Spark在面对大规模实时计算的数据任务时，能够更快地完成大批量数据的处理，提升大数据处理的效率。而Spark获得的这些优势，核心关键在于RDD，今天我们为大家分享Spark高级教程的内容，Spark核心RDD概念解析。 所谓的RDD，全称是Resilient Distributed Datasets，翻译过来就是弹性分布式数
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2023-08-18 22:16:13
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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？ 
object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
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2024-06-25 06:46:56
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# 如何实现spark rdd批量插入mysql
## 简介
在大数据处理中，Spark是一个非常强大的分布式计算框架，而MySQL是一个常用的关系型数据库。本文将教你如何在Spark中批量插入数据到MySQL。
## 流程
下面是实现“spark rdd批量插入mysql”的流程：
| 步骤 | 内容 |
| ----- | ----- |
| 1 | 创建SparkSession |
|
原创
2024-04-14 06:15:00
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1.从内存集合中创建RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDDval sparkConf =
new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val rdd1 = sparkCo
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2023-10-20 15:59:25
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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
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。
原创
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
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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