什么是RDD?RDD是一个弹性,客服员的分布式数据集,是spark中最基本的抽象,是一个不可变的有多个分区的可以并行计算的集合.RDD中并不装真正要计算的数据,而装的是描述信息,描述以后从哪里读取数据,调用了什么方法,传入了什么函数以及依赖关系RDD基本特点有一些列连续的分区:分区编号从零开始,分区数量决定了对应阶段Task的并行度
有一个函数作用在每个输入切片上:没一个分区都会产生一个task
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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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. Spark与Scala的版本问题官网会给出Maven Repository上可以查到2. RDD(Resilent Distributed DataSet)一组Partition，每个分片都被一个计算任务处理，未指定的话默认是程序分配的CPU core的数目计算每个Paritition的函数每个Partition上的数据都有一个函数进行计算RDD之间的依赖关系Rdd每次转换会生成
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2023-07-30 15:45:52
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Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称 RDD）。RDD 其实就是分布式的元素集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。而在这一切背后，Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。一、RDD基础 Spark 中的 RDD 就是
1. Spark on standAlone 模式(Client)1.1 执行流程图 1.2 执行过程详解:0.当需要提交一个任务到spark集群中时,spark-submit脚本会执行一个叫SparkSubmit的类,然后通过反射调用 我们设置的参数 -- class中的main方法,然后在main方法中new SparkContext1. 将提交的信息发送给Ma
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2023-09-11 14:18:19
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Spark中一个action触发一个job的执行，在job提交过程中主要涉及Driver和Executor两个节点。Driver主要解决1. RDD 依赖性分析，生成DAG。2. 根据RDD DAG将job分割为多个Stage。3. Stage一经确认，即生成相应的Task，将生成的Task分发到Executor执行。Executor节点在接收到执行任务的指令后，启动新的线程运行任务，并将结果返回
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2023-12-20 06:40:56
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文章目录一、RDD血缘关系二、RDD 依赖关系1.窄依赖2.宽依赖3.RDD的阶段划分4.RDD任务划分三、RDD持久化1.RDD Cache 缓存2.RDD CheckPoint 检查点四、RDD 分区器五、RDD 文件读取与保存 一、RDD血缘关系RDD不会保存数据；RDD为了提供容错性，会将RDD间的关系保存下来 一旦出现错误，可以根据血缘关系从新计算二、RDD 依赖关系1.窄依赖上游RD
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2023-09-03 15:50:32
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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）1.窄依赖窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用，子RDD分区通常只对应常数个父RDD分
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2023-09-04 11:16:50
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在处理大数据时，使用Apache Spark的RDD（弹性分布式数据集）进行数据处理是非常普遍的场景。然而，在进行RDD的`union`操作时，用户往往会遇到性能较慢的问题。本博文将详细记录如何解决“spark rdd union 很慢吗”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解等。
## 环境准备
首先，确保我们的系统中安装了Apache Spark和所需的前置依赖。在此步骤中，使用以下命令
# Spark Multiple RDD Union Optimization
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具，它允许开发者处理分布式数据集。对于刚入行的小白来说，了解如何优化 Spark 中多个 RDD 的合并（union）是非常重要的。本文将通过详细的流程、代码示例以及注释来帮助你理解这个过程。
## 工作流程
在进行多个 RDD union 优化的过程中，
spark union 特别注意
原创
2019-11-21 13:58:43
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先提出几个问题1.你觉得拿到一个分析数据任务要干什么？2.你觉得什么是最恐怖的？首先，拿到任务第一步肯定不是直接读题，而是看数据，看结构，知道是什么样的数据才知道要怎么处理。其次，代码报错不可怕，不报错更不可怕，是不报错，还和你想要的结果不是一个东西才可怕。一、题目一{“id”:“572692378957430785”,“user”:“Srkian_nishu “,“text”:”@always_
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2023-08-10 11:11:22
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看到一篇很好的文章，转载过来了。感觉比《spark技术内幕》这本书讲的好多了。1.窄依赖窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用，子RDD分区通常只对应常数个父RDD分区，如下图所示【其中每个小方块代表一个RDD Partition】
窄依赖有分为两种：一种是一对一的依赖，即OneToOneDependency还有一个是范围的依赖，即RangeDepend
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2023-08-08 20:29:44
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# 解决 Spark 运行特别慢的问题
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，但在现实应用中，有时我们会遇到 Spark 运行特别慢的情况。本文将探讨可能导致这个问题的原因以及一些优化措施，并附带相关代码示例。
## 1. Spark 的基本架构
在深入问题之前，了解 Spark 的基本架构是非常必要的。Spark 使用分布式处理模型，主要由 Driver、Cluster M
原创
2024-10-07 03:26:12
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1、RDD是什么？有什么特性？有哪些优势？
RDD：全称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），是一个只读的、容错的、并行的数据结构。
2、Driver、ClusterManager、Worker、Executor。
Driver:负责提交Job任务。
ClusterManager:Spark的资源管
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2023-08-27 14:58:51
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关联函数当两个RDD的数据类型为二元组Key/Value对时，可以依据Key进行关联Join。 首先回顾一下SQL JOIN，用Venn图表示如下： RDD中关联JOIN函数都在PairRDDFunctions中，具体截图如下： 具体看一下join（等值连接）函数说明： 范例演示代码：import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{
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2023-08-08 08:39:28
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# Spark RDD 不同结构的表 union
## 引言
在 Spark 中，RDD 是一种不可变的分布式数据集，可以用来进行并行处理和分布式计算。在 Spark 中，我们通常会处理来自不同数据源的数据，这就需要将不同结构的表进行合并。本文将介绍如何使用 Spark RDD 实现不同结构的表的 union 操作。
## 准备工作
首先我们需要创建两个不同结构的表，分别是表A和表B。
``
原创
2024-06-22 04:02:32
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## 优化Spark写Hive性能的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何优化Spark写Hive的性能。首先，我们来看一下整个优化流程的步骤。
### 优化流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 提高并行度 |
| 步骤二 | 压缩数据 |
| 步骤三 | 合理分区 |
| 步骤四 | 使用Bucketing |
### 操作步骤及代
原创
2024-05-30 05:40:10
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在处理数据时，使用 `UNION ALL` 操作符来合并多个结果集是常见的做法。然而，当我们在 Spark 中执行大量 `UNION ALL` 操作时，性能问题往往显现出来。这篇博文将探讨如何解决“union all 很多 慢 spark”类型的问题，从环境准备到配置详解，再到性能优化，提供一整套的解决方案。
## 环境准备
在处理 Spark 的时候，首先我们需要确保我们的技术栈兼容性。以下
