# 学习如何在Spark中使用Python依赖
在大数据时代，Apache Spark 成为最流行的快速数据处理引擎之一。对于刚入行的小白来说，使用 Python 依赖的 Spark 项目可能会感到困惑。在这篇文章中，我将教会你在 Spark 中使用 Python 依赖的完整流程，包括必要的代码示例和解释。
## 整体流程
我们首先来看看整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
|--
原创
2024-09-05 05:50:29
29阅读
我们知道spark的RDD支持scala api、java api以及python api，我们分别对scala api与java api做了详细的介绍，本文我们将探讨rdd python api是怎么使用py4j来调用scala/java的api的，从而来实现python api的功能。首先我们先介绍下py4j。一、py4jpy4j是一个使得python可以调用jvm中的对象的类库。看一个py4
转载
2023-09-05 10:56:20
226阅读
RDD依赖关系一. RDD血缘关系二. RDD依赖关系三. RDD窄依赖四. RDD宽依赖五. RDD阶段划分六. RDD任务划分 ——> RDD依赖于RDD1，RDD2依赖于RDD1…相邻的两个RDD的关系称之为依赖关系多个连续的RDD依赖关系，称之为血缘关系 每个RDD不会保存数据，但每个RDD会保存血缘关系一. RDD血缘关系RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创
转载
2023-09-26 17:01:58
75阅读
# 使用Idea导入Spark依赖
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了丰富的API，可以让用户轻松地在集群上进行分布式数据处理。在使用Spark进行开发时，我们通常会使用一些依赖库来帮助我们完成任务，比如Spark SQL、Spark Streaming等。本文将介绍如何在Idea中导入Spark的依赖，并展示一个简单的示例代码。
## 导入Spark依
原创
2024-05-24 04:43:31
320阅读
# Spark 提交 Python 依赖的科普文章
Apache Spark 是一个强大的数据处理框架，广泛应用于大规模数据分析、机器学习及图像处理等领域。在使用 Spark 进行 Python 开发时，我们常常需要引入一些额外的依赖库，比如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等。本文将介绍如何在提交 Spark 任务时处理这些 Python 依赖，包括代码示例和一个简化的序列
原创
2024-10-17 06:15:24
94阅读
RDD 依赖关系和血缘关系 说明： 调用 toDebugString 方法可以查看 RDD 保存的血缘关系RDD 窄依赖 新的 RDD 的一个分区的数据依赖于旧的 RDD 一个分区的数据，这个依赖称之为 OneToOne 依赖（窄依赖） 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女RDD 宽依赖新
转载
2023-08-26 22:26:17
166阅读
概述本文讲述了RDD依赖的原理，并对其实现进行了分析。Dependency的基本概念Dependency表示一个或两个RDD的依赖关系。依赖(Dependency)类是用于对两个或多个RDD之间的依赖关系建模的基础（抽象）类。Dependency有一个方法rdd来访问依赖的RDD。当你使用transformation函数来构建RDD的血缘(lineage)时，Dependency代表了血缘图(li
转载
2023-09-03 10:58:29
49阅读
Spark是一个小巧玲珑的项目，由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，充分体现了精简之美。Spark之依赖（1）MapReduce模型作为一个分布式计算框架，Spark采用了MapReduce模型。在它身上，Google的MapReduce和Hadoop的痕迹很重，很明显，它并非一个大的创新，而是微创新。在基
转载
2023-08-28 21:53:40
81阅读
宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD一般对应父RDD的一个或者多个分区。（与数据规模无关）不会产生shuffle。下面的join也是窄依赖，虽然有两个父RDD，但是两个 RDD中每个分区都被一个子RDD的分区使用，即使父RDD的分区里面的内容并没有让子RDD的一个分区使用。宽依赖指父RDD的多个分区可能被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应所有
转载
2023-12-12 20:30:51
42阅读
1、宽依赖和窄依赖1、区别
窄依赖： 父rdd的一个分区只对应子rdd一个分区。
窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。
算子：map、union、map join和broadcast join。
宽依赖：父rdd的一个分区只对应子rdd多个分区。
宽依赖需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。
算子
转载
2023-07-26 19:31:41
43阅读
在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）存在依赖关系，宽依赖和窄依赖。宽依赖和窄依赖的区别是RDD之间是否存在shuffle操作。窄依赖窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，即一个父RDD对应一个子RDD或多个父RDD对应一个子RDDmap,filter,union属于窄依赖窄依赖对于流水化作业有优化效果每一个RDD算子都是一个fork/join操作，join会写入磁盘，流水
转载
2023-10-05 11:02:10
101阅读
摘要：hadoop yarn调度pyspark在使用过程中，使用场景不一致，需要安装一些三方依赖，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，本章结合ti产品在私有化过程中依赖包及版本升级等为题进行简单介绍。Spark on yarn分为client模式和cluster模式，在client模式下driver 会运行在提交节点
转载
2023-07-16 21:39:30
206阅读
何为依赖？由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系?窄依赖：是指每个父RDD的每个Partition都只被子RDD的一个P
转载
2023-08-18 16:32:53
67阅读
一、宽依赖和窄依赖的定义【宽依赖：】 宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。有shuffle阶段【窄依赖：】 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。没有shu
转载
2023-10-09 15:08:41
65阅读
1.宽窄依赖 ●两种依赖关系类型 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即·宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)·窄依赖(narrow dependency) ●图解●如何区分宽窄依赖 窄依赖:父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖 宽依赖:父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到shuffle)2.为什么要设计宽窄依赖2.1
转载
2024-05-28 13:15:50
152阅读
Spark中RDD之间的依赖关系有哪些？它们的区别是什么？各自对应的算子有哪些？------面试题？
Spark中RDD的高效与DAG（有向无环图）有很大的关系，在DAG调度中需要对计算的过程划分Stage，划分的依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分为两种，宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)和窄依赖（narrow dependency）
转载
2024-08-22 10:53:06
30阅读
spark宽依赖窄依赖是怎么划分的？ 宽依赖窄依赖划分一般是指产生shuffle的时候划分stage，没产生shuffle的stage就是窄依赖，shuffle之后产生的stage就是宽依赖。 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应一个或多个父RDD分区。 宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区。
转载
2023-12-02 14:27:52
98阅读
1.前言 《上一节Spark DAG概述》Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，
暴力的理解就是stage的划分是按照有没有涉及到shuffle来划分的，没涉及的shuffle的都划分在一个stage里面，
这种划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency
转载
2023-10-09 00:07:55
89阅读
1. 起源spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会使得很多人望而却步。下图是yarn-cluster模式参数传递过程：下图是yarn-client模式参数传递过程：但是java代码，尤其是整合框架，公司大了假如没有统
转载
2024-06-19 21:08:57
41阅读
例如以上转换过程：RDDA==>RDDB==>RDDCrdd的变换过程中分区不会有变化假如变化过程中，第二步6 8 的分区挂了，它会从源头重新计算，它能知道这个数据是从哪个分区过来的。既中间数据坏了，会从前面找 Spark Lieage：一个RDD是如何从父RDD计算过来的在RDD源码中有：protected def getDependencies: Seq[Dependen
转载
2023-09-07 17:48:35
61阅读
