spark-RDD

Spark-RDD迭代器管道计算

一、上下文《Spark-Task启动流程》中讲到我们提交Stage是传入的是这个Stage最后一个RDD，当Task中触发ShuffleWriter、返回Driver数据或者写入Hadoop文件系统时才触发这个RDD调用它的iterator()，下面我们就来看下RDD.iterator()背后的故事。二、RDD中的iterator我们先来看下rdd.iterator()以及后面一些列的调用fina
隔着天花板看星星·2024-08-29 07:24

Spark-RDD持久化

(1)persist算子使用方法：varrdd=sc.textFile("test")rdd=rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)valcount=rdd.count()//或者其他操作StorageLevel说明：StorageLevel的构造函数：classStorageLevelprivate(privatevar_useDisk:Boolean,#是否
printf200·2024-01-27 08:02

Spark-RDD算子大全

SparkRDD（弹性分布式数据集）是Spark中的核心抽象，它代表一个不可变、分区的分布式数据集合。下面是一些常用的RDD算子：转换算子：map(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD。filter(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回满足条件的元素组成的新的RDD。flatMap(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数并返回一个迭代器，将所有
Young_IT·2024-01-16 15:17

Spark-RDD的依赖

RDD的依赖rdd之间是有依赖关系窄依赖每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用父rdd和子rdd的分区是一对一mapflatMapfliter宽依赖父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用父rdd和子rdd的分区是一对多grouBy()grouByKey()sortBy()sortByKey()reduceBykey()dis
中长跑路上crush·2024-01-14 04:58

Spark-RDD详解

SPARK–RDD1、RDD的介绍RDD弹性分布式数据集合是Spark中的一种数据类型，管理spark的内存数据[1,2,3,4]spark中还有dataframe，dataset类型拓展：开发中可以通过类的形式自定以数据类型同时还提供各种计算方法弹性可以对海量数据根据需求分成多份（分区），每一份数据会有对应的task线程执行计算[1,2,3,4,5,6][[1,2],[3,4],[5,6]]分布
中长跑路上crush·2024-01-13 07:09

Spark-RDD持久化

(1)persist算子使用方法：varrdd=sc.textFile("test")rdd=rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)valcount=rdd.count()//或者其他操作StorageLevel说明：StorageLevel的构造函数：classStorageLevelprivate(privatevar_useDisk:Boolean,#是否
数据萌新·2023-12-21 11:06

Spark课程大纲

配置使用二种方法实现Spark计算WordCountSparkCoreSpark常用Transformations算子(一)Spark常用Transformations算子(二)Spark常用Actions算子Spark-RDD
小猪Harry·2023-12-17 19:11

spark-RDD

Bin/spark-shell码的代码,用Eclipse码一下;(分别使用Java和Scala)Rdd:容器,多台服务器共享的容器;算子:transformaction算子和action算子;RDDAPI文档:Scala:http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#packageAPI文档:java:http://spark.a
墨染繁华执念心悠·2023-11-29 12:34

spark-RDD编程 持久化，常用算子总结

spark-RDD编程持久化，常用算子总结RDD编程RDD基础RDD：弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset），是spark对数据的核心抽象，spark中RDD其实就是不可变的分布式的元素集合
qq_38558851·2023-11-23 12:35

Spark-RDD的五大特性

RDD：弹性分布式数据集，可以看成scala中的集合，实际上是spark中的统一编程模型，RDD是不存储数据的，当需要数据时，去数据源拉取数据1、RDD是由一系列的分区组成第一个RDD的分区的个数是由文件的切片的个数所决定的2、每一个Task是作用在每一个分区上面3、RDD之间是存在依赖关系的shuffle默认也是采用HashParttition这种分区方式shuffle过程中肯定会有网络传输，所
新手小农·2023-11-08 09:53

Spark-RDD

文章目录1.RDD是什么2.RDD的主要特征：3.RDD的创建：1）从集合中创建RDD：2）从外部存储创建RDD：3）从其它RDD创建：4.RDD两种类型操作：1）转换操作(lazy模式)：2）行动操作：3）键值对RDD（PairRDD）：4）转化操作与行动操作区别：5）map()和mapPartition()的区别：6）reduceByKey和groupByKey的区别1.RDD是什么RDD：弹
迷途小羔羊。·2023-09-06 13:20

Spark-RDD详解

1.RDD是什么RDD：Spark的核心概念是RDD(resilientdistributeddataset)，指的是一个只读的，可分区的，抽象的，可并行计算的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用，有很强的的伸缩性2.RDD的属性（1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户
不愿透露姓名的李某某·2023-08-15 04:09

spark-RDD的两大方法

RDD方法又称为RDD算子RDD转换算子RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型和Key-Value类型。一、单Value类型（一个数据源）1.map函数函数签名：defmap[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U]函数说明：将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。示例：packagecn.gfs.sparkCo
祝我好运！！·2023-04-08 21:44

Spark-RDD操作

Spark-RDD操作什么是RDD怎么理解RDD创建RDD的3种方式读取数据并产生RDD读取普通文本数据读取json格式的数据读取CSV，TSV格式的数据读取sequenceFile格式的数据读取object
星瀚光晨·2023-04-07 05:43

大数据面试-Spark

spark集群运算的模式RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么rdd怎么分区宽依赖和窄依赖flatmap算子的理解，flat原理，返回类型1.mr和spark区别，怎么理解spark-rdd
Movle·2023-03-26 21:03

Spark-RDD持久化

(1)persist算子使用方法：varrdd=sc.textFile("test")rdd=rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)valcount=rdd.count()//或者其他操作StorageLevel说明：StorageLevel的构造函数：classStorageLevelprivate(privatevar_useDisk:Boolean,#是否
zhangMY12138·2023-03-12 08:46

大数据开发-Spark-RDD的持久化和缓存

1.RDD缓存机制cache,persistSpark速度非常快的一个原因是RDD支持缓存。成功缓存后，如果之后的操作使用到了该数据集，则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险，但是由于RDD之间的依赖关系，如果某个分区的缓存数据丢失，只需要重新计算该分区即可。涉及到的算子：persist、cache、unpersist；都是Transformation缓存是将计算结果写入不同的介质，用户定义可
Hoult-吴邪·2023-03-12 08:36

Spark-RDD 转换算子（Value 类型）

1、map2、mapPartitions3、mapPartitionsWithIndex4、flatMap5、glom6、groupBy7、filter8、sample9、distinct10、coalesce11、repartition12、sortBy转换算子其实就是RDD中对数据进行封装转换的方法。RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型和Key-Valu
open_test01·2023-03-12 08:05

Spark-RDD 转换算子（双 Value 类型、Key - Value 类型）

双Value类型1、intersection（交集）2、union（并集）3、subtract（差集）4、zip（拉链）Key-Value类型1、partitionBy2、reduceByKey3、groupByKey4、aggregateByKe5、foldByKey6、combineByKey7、join8、leftOuterJoin9、cogroup双Value类型1、intersectio
open_test01·2023-03-12 08:05

Spark-RDD(转换算子、行动算子、序列化、依赖关系、持久化、分区器、文件读取和保存、累加器、广播变量)

文章目录RDDRDD特点核心属性执行原理RDD创建RDD并行度与分区内存数据的分区文件数据的并行度和分区RDD转换算子Value类型mapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexflatMapglom(获取分区数组)groupByfilterdistinctcoalesce(缩小/扩大分区)repartition(扩大分区)sortBysample双Value类型Ke
迷雾总会解·2022-12-18 19:43

Spark-RDD知识点

学习目录一、什么是RDD二、RDD和IO之间的关系三、RDD的五个主要属性四、读取文件的方式五、RDD的并行度和分区六、RDD分区间数据的执行顺序一、什么是RDDRDD（ResilientDistributedDataset）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。弹性：①存储的弹性：内存与磁盘的自
王博1999·2022-09-22 22:02

Spark-RDD的依赖关系

RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即窄依赖和宽依赖。窄依赖子rdd对应一个或有限个父rdd宽依赖子rdd对应所有父rdd宽依赖就会发生shuffle过程Lineage(血统)将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区
五块兰州拉面·2022-02-28 10:47

Spark系列

Spark-分布式高可用集群安装Spark-SparkShell使用Spark-SparkSubmit使用Spark-RDD使用Spark-各个组件的RPC是怎么通信的Spark-Master和WorkerSpark-Application
·2021-08-30 10:08

2021-07(完成事项)

,但是直到现在我都没有完成,计划2个月内完成)√关于spark回顾的完善工作√计划学习部分正则表达式(书籍的学习)×重点SQL题的整理归纳工作×存在主义心理治疗归纳篇的完成(7.27-7.30)×关于spark-rdd
冰菓_·2021-08-02 00:44

Spark-RDD持久化

(1)persist算子使用方法：varrdd=sc.textFile("test")rdd=rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)valcount=rdd.count()//或者其他操作StorageLevel说明：StorageLevel的构造函数：classStorageLevelprivate(privatevar_useDisk:Boolean,#是否
CoderJed·2021-05-05 14:51

大数据开发-Spark-RDD实操案例-http日志分析

1.在生产环境下，如何处理配置文件&&表的数据处理配置文件，或者配置表，一般是放在在线db，比如mysql等关系型数据库，或者后台rd直接丢给你一份文件，数据量比起整个离线数据仓库的大表来说算很小，所以这种情况下，一般的做法是将小表，或者小文件广播出去，那么下面一个例子来看，广播表的使用解决ip地址映射问题数据地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1FmFxSrPIynO3u
·2021-01-31 15:45

大数据开发-Spark-RDD实操案例-http日志分析

1.在生产环境下，如何处理配置文件&&表的数据处理配置文件，或者配置表，一般是放在在线db，比如mysql等关系型数据库，或者后台rd直接丢给你一份文件，数据量比起整个离线数据仓库的大表来说算很小，所以这种情况下，一般的做法是将小表，或者小文件广播出去，那么下面一个例子来看，广播表的使用解决ip地址映射问题数据地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1FmFxSrPIynO3u
·2021-01-31 15:03

大数据开发-Spark-RDD的持久化和缓存

1.RDD缓存机制cache,persistSpark速度非常快的一个原因是RDD支持缓存。成功缓存后，如果之后的操作使用到了该数据集，则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险，但是由于RDD之间的依赖关系，如果某个分区的缓存数据丢失，只需要重新计算该分区即可。涉及到的算子：persist、cache、unpersist；都是Transformation缓存是将计算结果写入不同的介质，用户定义可
Hoult丶吴邪·2021-01-18 02:40

大数据开发-Spark-RDD的持久化和缓存

1.RDD缓存机制cache,persistSpark速度非常快的一个原因是RDD支持缓存。成功缓存后，如果之后的操作使用到了该数据集，则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险，但是由于RDD之间的依赖关系，如果某个分区的缓存数据丢失，只需要重新计算该分区即可。涉及到的算子：persist、cache、unpersist；都是Transformation缓存是将计算结果写入不同的介质，用户定义可
Hoult丶吴邪·2021-01-18 02:00

spark-RDD、DS、DF相互转换

一、RDD和DataFrame之间的转换准备测试数据，将本地集合转为RDDscala>valrdd=sc.makeRDD(List("Mina,19","Andy,30","Michael,29"))rdd:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=ParallelCollectionRDD[10]atmakeRDDat:24需要注意，只有importspark.impli
zdkdchao·2020-09-16 06:24

IDEA导入项目各种报错问题

问题一[ERROR]scalacerror:E:\spark\spark-rdd-源码\spark-rdd\target\classesdoesnotexistorisnotadirectory[INFO
没有合适的昵称·2020-08-22 19:25

Spark-RDD懒加载

Transformation操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Acion操作的时候才会真正触发运算。Transformation返回的数据类型是一个RDDAction算子会触发Spark提交作业（Job），并将数据输出Spark系统Action返回的类型是一个其他的数据类型详细解说:Transformation操作和Action操作的区别在
成功路上的慢跑鞋·2020-08-22 02:06

3.1 Spark-RDD算子分类

1分类Spark算子大致可以分为以下两类:1.1Transformation变换/转换算子这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会真正触发运算。在Transformations算子中再将数据类型维度细分为1）Value数据类型的Transform
yyl424525·2020-08-09 16:39

Spark-RDD常用算子

算子的分类spark的rdd的算子可以分为两大类：Transformation算子和Action算子，其中Transformation算子是惰性的，只有rdd触发Action算子时，才会执行Transformation算子；并且每个Transformation算子都会生成一个Task，每个Action算子都会生成一个job。Transformation算子parallelize：将Scala的数值
weixin_38613375·2020-08-09 14:48

Spark-RDD高级算子

Spark课堂笔记Spark生态圈：SparkCore：RDD（弹性分布式数据集）SparkSQLSparkStreamingSparkMLLib：协同过滤，ALS，逻辑回归等等-->机器学习SparkGraphx：图计算重点在前三章-----------------SparkCore------------------------一、什么是Spark？特点？https://spark.apach
weixin_30257433·2020-08-09 13:47

理解Spark-RDD持久化

1.Spark中最重要的功能之一是跨操作在内存中持久化（或缓存）数据集。当数据持久保存在RDD时，每个节点都会存储它在内存中计算的任何分区，并在该数据集（或从中派生的数据集）的其他操作中重用它们。这使得特性函数的Action更快（通常超过10倍）。缓存是迭代算法和快速交互式使用的关键工具。2.可以使用persist（）或cache（）方法标记要保留的RDD。第一次在动作中计算它，它将保留在节点的内
杨鑫newlfe·2020-08-09 13:13

Spark-RDD 键值对的操作（Scala版）

键值对RDD是Spark中许多操作所需要的常见数据类型。键值对RDD通常用来进行聚合运算，我们一般要先通过一些初始ETL（抽取，转化，装载）操作来将数据转化为键值对形式。Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作，这些RDD被称为PairRDD。创建pairRDD很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回其由键值对数据组成的pairRDD，当需要把一个普通的RDD转化为pairRDD时
数据山谷·2020-08-03 03:33

Spark-RDD简介以及算子实例

Spark-RDD简介以及算子实例一、RDD概述1.1什么是RDD？RDD（ResilientDistributeDataset）叫做分布式数据集。式Spark最基本的数据抽象。
JAVA和人工智能·2020-07-30 15:52

Spark-RDD持久化

(1)persist算子使用方法：varrdd=sc.textFile("test")rdd=rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)valcount=rdd.count()//或者其他操作StorageLevel说明：StorageLevel的构造函数：classStorageLevelprivate(privatevar_useDisk:Boolean,#是否
piziyang12138·2020-07-29 13:45

Spark-RDD特点及RDD算子

目录RDD1.五个特性RDD算子1.transformations类算子2.action类算子3.控制类算子RDDRDD全称是ResilientDistributedDataset，弹性分布式数据集1.五个特性AlistofpartitionsAfunctionforcomputingeachpartitionAlistofdependenciesonotherRDDsOptionally,aPa
love__guo·2020-07-28 02:09

Spark-RDD介绍（详细）

sparkrddRDD介绍1、RDD是什么？2、RDD的特性RDD的创建1、由集合创建RDD2、加载文件成RDD3、通过RDD的转换形成新的RDDRDD的转换算子1、RDD转换概述2、常用的RDD转换算子RDD的动作算子1、RDD动作概述2、常用的RDD动作算子RDD的依赖关系1、遗传2、依赖3、窄依赖4、宽依赖5、宽依赖和窄依赖的对比RDD介绍1、RDD是什么？RDD：即弹性分布式数据集，它具备
这条gai最靓的华哥·2020-07-14 11:43

Spark-RDD编程API快速入门

RDD(ResilientDistributedDataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个可分区，不可变，里面的元素可并行计算的结合。RDD具有自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显示地将工作集换存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD的属性一组分片(Partition):即数据集的基本组成单位。对于RDD
喜讯XiCent·2020-07-08 02:50

Spark-RDD

ResilientDistributedDataset（RDD：弹性分布式数据集）概览：在较高的层次上，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集（RDD），它是跨群集节点分区的元素集合，可以并行操作。RDD是通过从Hadoop文件系统（或任何其他Hadoop支持的文件系统）中的文件或驱动程序中的现有Sc
名字随便喽·2020-07-07 08:04

spark-RDD(弹性分布式数据集)

Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合，每个RDD都会被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。创建RDD两种办法:常用(读取外部数据集):testFile把程序中一个已有的集合传给parallelize，不常用，占内存:sc.parallelize(List(“a”,”c”))RDD的持久化也称为缓存(persist):SparkRDD是惰性求值的，而有时我们希望多次使用同一个
成功路上的慢跑鞋·2020-06-25 07:24

1.5.1.1 Spark-RDD

总目录:https://www.jianshu.com/p/e406a9bc93a9Hadoop-子目录：https://www.jianshu.com/p/9428e443b7fd什么是RDD在MapReduce中，map会对数据进行切片操作，但是整个过程中充满了序列化，反序列化操作，这回造成大量的磁盘IO占用。而Spark使用了一种将数据保存在内存中的读写方式，这就大大加快了处理流程，但是大块
寒暄_HX·2020-03-21 20:57

spark-rdd

rddResilientDistributedDataSets容错的并行的数据结果transform和action算子https://blog.csdn.net/zzh118/article/details/52048521transfrom操作：parallelize，mkRDD:sc.makeRDD(Array((1,"A"),(2,"B"),(3,"C"),(4,"D")),2)mapfla
点点渔火·2020-01-01 06:42

Spark-RDD操作（26个常用函数附实例）

（1）进入spark./bin/spark-shell（2）创建RDDvalrdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,8))或者valrdd1=sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,8))（3）map实例1.作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成2.需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的R
王怀宇·2019-09-06 16:00

Spark-RDD持久化

(1)persist算子使用方法：varrdd=sc.textFile("test")rdd=rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)valcount=rdd.count()//或者其他操作StorageLevel说明：StorageLevel的构造函数：classStorageLevelprivate(privatevar_useDisk:Boolean,#是否
张明洋_4b13·2019-03-10 11:38

pyspark读取hbase,并将spark-rdd转化为dataframe

pyspark连接hbase,并将spark-rdd转化为dataframe@TOC建立spark连接，获取rdd#-*-coding:utf-8-*-importjsonfrompyspark.sqlimportSparkSessionhost
土豆土豆，我是洋芋·2019-03-03 17:50

大数据学习笔记之Spark-RDD编程

RDD编程Spark中的核心数据操作：创建RDD转换已有的RDD调用RDD操作进行求值Note:RDD是Spark数据操作的核心，它的主要特点是操作链，惰性求值。RDD创建创建RDD主要有两种方法：读取外部数据集JavaRDDlines=sc.textFile("yourfilepath")在驱动程序中对一个集合进行并行化JavaRDDlines=sc.parralelize(Arrays.asL
断桥bian·2019-02-11 15:54
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