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Spark核心RDD、什么是RDD、RDD的属性、创建RDD、RDD的依赖以及缓存、

用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。 b、一个计算每个分区的函数。...按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。 3：创建RDD： a、由一个已经存在的Scala集合创建。..., [seed]) 返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 takeOrdered(n, [ordering])...6.3:Lineage：RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。...8：DAG的生成： 　　DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，

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RDD的几种创建方式

(分布式的特性) RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件，来进行创建；有时也可以通过Spark应用程序中的集合来创建。 RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...(弹性的特性) 二、创建RDD的三种方式 在RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。 ...Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括：  使用程序中的集合创建RDD  使用本地文件创建RDD  使用HDFS文件创建RDD 2.1  应用场景 使用程序中的集合创建RDD，主要用于进行测试...RDD，应该是最常用的生产环境处理方式，主要可以针对HDFS上存储的大数据，进行离线批处理操作 2.2  实际操作 2.2.1  并行化创建RDD 如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合...SparkContext的objectFile()方法，可以针对之前调用的RDD的saveAsObjectFile()创建的对象序列化的文件，反序列化文件中的数据，并创建一个RDD。

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    Java接入Spark之创建RDD的两种方式和操作RDD

    首先看看思维导图，我的spark是1.6.1版本，jdk是1.7版本 spark是什么？ Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。...，可以被并行操作，RDDS可以从hdfs(或者任意其他的支持Hadoop的文件系统)上的一个文件开始创建，或者通过转换驱动程序中已经存在的Scala集合得到，用户也可以让spark将一个RDD持久化到内存中...，使其能再并行操作中被有效地重复使用，最后RDD能自动从节点故障中恢复 spark的第二个抽象概念是共享变量（shared variables），它可以在并行操作中使用，在默认情况下，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时...累加器（accumulators）：只能用于做加法的变量，例如计算器或求和器 RDD的创建有两种方式 1.引用外部文件系统的数据集（HDFS） 2.并行化一个已经存在于驱动程序中的集合（...并行集合，是通过对于驱动程序中的集合调用JavaSparkContext.parallelize来构建的RDD） 第一种方式创建 下面通过代码来理解RDD和怎么操作RDD package com.tg.spark

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    Spark之【RDD编程】详细讲解(No1)——《编程模型的理解与RDD的创建》

    该系列第一篇，为大家带来的是编程模型的理解与RDD的创建! 该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看!...RDD的创建 在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种：从集合中创建RDD；从外部存储创建RDD；从其他RDD创建。...2.1 从集合中创建 从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD 1） 使用parallelize()从集合创建 scala> val rdd...= hdfs:// hadoop102:9000/RELEASE MapPartitionsRDD[4] at textFile at :24 2.3 从其他RDD创建...第三种方式是通过对现有RDD的转换来创建RDD,因为所涉及到的篇幅比较长，知识点也比较多，故在下一篇博客(No2)中,我们将详细讨论转换。

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    RDD：创建的几种方式（scala和java）

    提供的最主要的抽象概念有两种： 弹性分布式数据集（resilient distributed dataset）简称RDD ，他是一个元素集合，被分区地分布到集群的不同节点上，可以被并行操作，RDD可以从...用户也可以让spark将一个RDD持久化到内存中，使其能再并行操作中被有效地重复使用，最后RDD能自动从节点故障中恢复。...(分布式的特性) RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件，来进行创建；有时也可以通过Spark应用程序中的集合来创建。 RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括： 1. 使用程序中的集合创建RDD 2. 使用本地文件创建RDD 3. 使用HDFS文件创建RDD 应用场景 1....使用HDFS文件创建RDD，应该是最常用的生产环境处理方式，主要可以针对HDFS上存储的大数据，进行离线批处理操作 实际操作 并行化创建RDD 如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用

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    Spark RDD的Shuffle

    Shuffle的概念来自Hadoop的MapReduce计算过程。当对一个RDD的某个分区进行操作而无法精确知道依赖前一个RDD的哪个分区时，依赖关系变成了依赖前一个RDD的所有分区。...比如，几乎所有类型的RDD操作，都涉及按key对RDD成员进行重组，将具有相同key但分布在不同节点上的成员聚合到一个节点上，以便对它们的value进行操作。...这个重组的过程就是Shuffle操作。因为Shuffle操作会涉及数据的传输，所以成本特别高，而且过程复杂。 下面以reduceByKey为例来介绍。...在进行reduce操作之前，单词“Spark”可能分布在不同的机器节点上，此时需要先把它们汇聚到一个节点上，这个汇聚的过程就是Shuffle，下图所示。  ...因为Shuffle操作的结果其实是一次调度的Stage的结果，而一次Stage包含许多Task，缓存下来还是很划算的。Shuffle使用的本地磁盘目录由spark.local.dir属性项指定。

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    【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 中的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 中的元素去重 )

    一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 RDD#filter 方法 可以 根据 指定的条件 过滤 RDD 对象中的元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#filter...保留元素 ; 返回 False 删除元素 ; 3、代码示例 - RDD#filter 方法示例 下面代码中的核心代码是 : # 创建一个包含整数的 RDD rdd = sc.parallelize([...执行环境 入口对象 sc = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sc.version) # 创建一个包含整数的...#distinct 方法 1、RDD#distinct 方法简介 RDD#distinct 方法 用于 对 RDD 中的数据进行去重操作 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#distinct...执行环境 入口对象 sc = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sc.version) # 创建一个包含整数的

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    Spark RDD的Transformation

    RDD的Transformation是指由一个RDD生成新RDD的过程，比如前面使用的flatMap、map、filter操作都返回一个新的RDD对象，类型是MapPartitionsRDD，它是RDD...所有的RDD Transformation都只是生成了RDD之间的计算关系以及计算方法，并没有进行真正的计算。...RDD Transformation生成的RDD对象的依赖关系 除了RDD创建过程会生成新的RDD外，RDD Transformation也会生成新的RDD，并且设置与前一个RDD的依赖关系。...结合每一个RDD的数据和它们之间的依赖关系，每个RDD都可以按依赖链追溯它的祖先，这些依赖链接就是RDD重建的基础。因此，理解了RDD依赖，也就理解了RDD的重建容错机制。 下面以map为例进行介绍。...在Spark中，RDD是有依赖关系的，这种依赖关系有两种类型。 窄依赖。依赖上级RDD的部分分区。 Shuffle依赖。依赖上级RDD的所有分区。 对应类的关系如下图所示。

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    Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

    一、对RDD操作的本质 RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类: 输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD 转换的RDD: 如MapPartitionsRDD...Transformation不会立即执行，只是记录这些操作，操作后生成新的RDD Action会执行前边的Transformation所有操作，不再生成RDD，而是返回具体的结果 RDD中的所有转换都是延迟加载的...saveAsTextFile Action foreach Action foreachPartition Action 2.1  常用Transformation-API(即转换，延迟加载) #通过并行化scala集合创建...并没有从Worker中的Executor中拉取数据，所以看不到结果，结果可以在spark后台管理界面看到。...foreach每写入一条都需要与MySQL建立一个JDBC连接，假设写入1000万条数据，就需要创建1000万个JDBC连接，资源消耗巨大。

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    什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!

    分区函数的作用：它是决定了原始rdd的数据会流入到下面rdd的哪些分区中。...3.RDD特点 RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。...3.2 只读 如下图所示，RDD是只读的，要想改变RDD中的数据，只能在现有的RDD基础上创建新的RDD。 ?...3.3 依赖 RDDs通过操作算子进行转换，转换得到的新RDD包含了从其他RDDs衍生所必需的信息，RDDs之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。...为此，RDD支持checkpoint将数据保存到持久化的存储中，这样就可以切断之前的血缘关系，因为checkpoint后的RDD不需要知道它的父RDDs了，它可以从checkpoint处拿到数据。

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    【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

    的 分布式计算引擎 ; RDD 是 Spark 的基本数据单元 , 该 数据结构 是 只读的 , 不可写入更改 ; RDD 对象 是 通过 SparkContext 执行环境入口对象 创建的 ; SparkContext...; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中 处理的 所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...: 大数据处理过程中使用的计算方法 , 也都定义在了 RDD 对象中 ; 计算结果 : 使用 RDD 中的计算方法对 RDD 中的数据进行计算处理 , 获得的结果数据也是封装在 RDD 对象中的 ; PySpark...RDD # collect 方法 , 可以查看 RDD 数据 ; print("RDD 元素: ", rdd.collect()) 完整代码示例 : # 创建一个包含列表的数据 data = [1, 2...) 再后 , 创建一个包含整数的简单列表 ; # 创建一个包含列表的数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] 再后 , 并使用 parallelize() 方法将其转换为 RDD 对象 ; #

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    spark rdd的另类解读

    1 Spark的RDD 提到Spark必说RDD，RDD是Spark的核心，如果没有对RDD的深入理解，是很难写好spark程序的，但是网上对RDD的解释一般都属于人云亦云、鹦鹉学舌，基本都没有加入自己的理解...从论文题目我们可以看到RDD的英文是：Resilient Distributed Datasets，我们从这三个单词入手来解释什么是RDD。...这需要结合两个概念来理解，第一是spark中RDD 的transform操作，另一个是spark中得pipeline。首先看RDD的transform，来看论文中的一个transform图： ?...所以在上一个处理逻辑处理完一条数据后，如果立马交给下一个处理逻辑，这样就没有等待的过程，整体系统性能会有极大的提升，而这正是用”表示“这个词来表达的效果(类似后来的流媒体，不需要先下载电影，可以边下载边观看...一个RDD的血统，就是如上图那样的一系列处理逻辑，spark会为每个RDD记录其血统，借用范伟的经典小品的桥段，spark知道每个RDD的子集是”怎么没的“（变形变没的）以及这个子集是 ”怎么来的“（变形变来的

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    了解Spark中的RDD

    RDD提供的是一种高度受限的共享内存模型，既RDD是只读的记录分区的集合，不能直接修改，只能给予文档sing的物理存储中的数据来创建RDD，或者是从其他RDD操作上执行转换操作得到新的RDD。...一般我们都会把行动操作的结果存入到数据存储结构中，如数据库hbase.等 RDD的操作流程。一般如下。 通过RDD读取外部数据库或者数据源进行创建。...这样从开始到结束创建的RDD就会形成一幅血缘图.在这些转换的过程中我们会把中间结果持久化到内存，数据再内从中的多个RDD之间进行传递，不需要落地到磁盘上，但是内润空间不足 的时候，我们也可以利用磁盘的性能来进行消耗...具体的划分方法是：在DAG之间进行反向解析，从输出数据到数据库或者形成集合那个位置开始向上解析，遇到宽依赖就断开，聚到窄依赖就把当前的RDD加入到当前的阶段中。...将窄依赖尽量划分到同一阶段中，可以实现流水线的操作。 2. 总结上面的操作流程就是 ： 创建RDD对象 SparkContext负责构建RDD之间的依赖关系也就是血缘图。

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    【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

    一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从...RDD 中的每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 的 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD 中的元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新的 RDD 对象的 分区数...; 返回值说明 : 返回一个新的 RDD 对象 , 其中的元素是 按照指定的 排序键 进行排序的结果 ; 2、RDD#sortBy 传入的函数参数分析 RDD#sortBy 传入的函数参数 类型为 :...Python 解释器 import os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建...Spark 程序起一个名字 sparkConf = SparkConf() \ .setMaster("local[*]") \ .setAppName("hello_spark") # 创建

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    Spark中的RDD介绍

    图五:RDD可以重复被使用的 接下来的是介绍的存储和运行过程，RDD的存储有点像我们的hdfs中的block一样。...第1点，这个类(RDD)封装了针对所有RDD基本操作，我们从源码中可以看出来,图七部分。这意味着我们以后不清楚基本rdd有什么操作的时候，就直接到这里看。 ?...图八：隐式转换定义 后面这部分是比较精炼的部分，也是很多地方用这部分来解释rdd的，图九 ?...图十一:rdd中的function 3.一个依赖其他rdd的依赖列表,这个怎么理解呢。...图十二:rdd的演化过程 我们从图中可以看到，每个partition都顺着自己一条线计算过来，我们在这里可以了解记录依赖的作用了。我们每个rdd通过追溯血缘关系，便可以从祖宗节点中生成自己。

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    Spark之【RDD编程】详细讲解(No4)——《RDD中的函数传递》

    本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第四篇，为大家带来的是RDD中的函数传递的内容。 该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...---- 5.RDD中的函数传递 在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的...下面我们看几个例子： 5.1 传递一个方法 1.创建一个类 class Search(query:String){ //过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: String):...RDD val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("hadoop", "spark", "hive", "atguigu")) //3.创建一个...RDD val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("hadoop", "spark", "hive", "atguigu")) //3.创建一个

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    Spark RDD中的持久化

    虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。当然，也可以选择不使用内存，而是仅仅保存到磁盘中。...所以，现在Spark使用持久化（persistence）这一更广泛的名称。 如果一个RDD不止一次被用到，那么就可以持久化它，这样可以大幅提升程序的性能，甚至达10倍以上。...默认情况下，RDD只使用一次，用完即扔，再次使用时需要重新计算得到，而持久化操作避免了这里的重复计算，实际测试也显示持久化对性能提升明显，这也是Spark刚出现时被人称为内存计算的原因。...持久化的方法是调用persist()函数，除了持久化至内存中，还可以在persist()中指定storage level参数使用其他的类型。...，总共两份副本，可提升可用性 此外，RDD.unpersist()方法可以删除持久化。

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