基于另一个RDD的值更新RDD - 腾讯云开发者社区

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。...当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。...只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。...foreach(func) 在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 5：WordCount中的RDD： ?...通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部Partition。

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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...传入 filter 方法中的 func 函数参数 , 其函数类型是接受一个任意类型元素作为参数 , 并返回一个布尔值 , 该布尔值的作用是表示该元素是否应该保留在新的 RDD 中 ; 返回 True...#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...方法不会修改原来的 RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD 对象的 distinct 方法 , 不需要传入任何参数 ; new_rdd = old_rdd.distinct() 上述代码中 ,...old_rdd 是原始 RDD 对象 , new_rdd 是元素去重后的新的 RDD 对象 ; 2、代码示例 - RDD#distinct 方法示例代码示例 : """ PySpark 数据处理 "

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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...中 , 通过 SparkContext 执行环境入口对象读取基础数据到 RDD 对象中 , 调用 RDD 对象中的计算方法 , 对 RDD 对象中的数据进行处理 , 得到新的 RDD 对象其中有..., [1, 2, 3, 4, 5] rdd3 分区数量和元素: 12 , [1, 2, 3, 4, 5] 字典转换后的 RDD 数据打印出来只有键 Key , 没有值 ; data4 = {

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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】

将每个分区内的最大值进行求和，初始值为0 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...全局聚合后的结果为13 将每个分区内的最大值进行求和，初始值为5 scala> val maxSum = rdd1.aggregate(5)(math.max(_, _), _ + _) maxSum:...Int = 19 总共有两个分区：分区0为1,2,3,4 分区1为5,6,7,8,9 第一个分区最大值为5(初始值)，第二个分区最大值为9，全局聚合后的结果还需与初始值相加，结果为14+5=19...注意，此时"0".length的值为1，1再与"23".length即2比较，返回1。同理分区2字符串长度最小值为0，聚合后的结果则为10或01。...key相同的元组的值都组装在一起 scala> val rdd3 = rdd2.aggregateByKey("")(_ + _, _ + _) rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD

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什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!

通过val rdd1=sc.textFile(文件) 如果这个文件大小的block个数小于等于2，它产生的rdd的分区数就是2 如果这个文件大小的block个数大于2，它产生的rdd的分区数跟文件的block...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。...spark的分区函数有2种：第一种hashPartitioner（默认值）, 通过 key.hashcode % 分区数=分区号第二种RangePartitioner,是基于一定的范围进行分区。...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。...由一个RDD转换到另一个RDD，可以通过丰富的操作算子实现，不再像MapReduce那样只能写map和reduce了，如下图所示。 ?

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Spark RDD的Action

RDD的Action是相对Transformation的另一种操作。...Transformation代表计算的中间过程，从一个RDD生成新的RDD；而Action代表计算的结束，一次Action调用之后，不再生成新的RDD，结果返回到Driver程序。...鉴于Action具有这样的特点，所以Action操作是不可以在RDD Transformation内部调用的。...比如，下面的调用是不允许的： rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x) Transformation只是建立计算关系，而Action才是实际的执行者。...比如在count的实现中，先提交Job去集群上运行，返回结果到Driver程序，然后调用sum方法获取数量： /** * 返回RDD中的元素数RDD */ def count(): Long = sc.runJob

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3.4 RDD的计算

3.4 RDD的计算 3.4.1 Ta s k简介原始的RDD经过一系列转换后，会在最后一个RDD上触发一个动作，这个动作会生成一个Job。...RDD的org.apache.spark.rdd.RDD#iterator。...partition $key") blockManager.get(key) match { //向BlockManager查询是否有缓存 case Some(blockResult) => //缓存命中 //更新统计信息...BlockStatus)] val cachedValues = putInBlockManager(key, computedValues, storageLevel, updatedBlocks) // 更新任务的统计信息...} 3.4.5 RDD的计算逻辑 RDD的计算逻辑在org.apache.spark.rdd.RDD#compute中实现。

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

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 :...(T) ⇒ U T 是泛型 , 表示传入的参数类型可以是任意类型 ; U 也是泛型 , 表示函数返回值的类型可以是任意类型 ; T 类型的参数和 U 类型的返回值 , 可以是相同的类型 ,..., 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个二元元组列表 , 列表中每个元素的键 Key 为单词 , 值 Value 为数字 1 , 对上述二元元组列表进行聚合操作 , 相同的...键 Key 对应的值 Value 进行相加 ; 将聚合后的结果的单词出现次数作为排序键进行排序 , 按照升序进行排序 ; 2、代码示例对 RDD 数据进行排序的核心代码如下 : # 对 rdd4

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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...本文基于Spark原创作者的论文，对Spark的核心概念RDD做一个初步的探讨，希望能帮助初学的球友们快速入门。...spark源码中RDD是个表示数据的基类，在这个基类之上衍生了很多的子RDD，不同的子RDD具有不同的功能，但是他们都要具备的能力就是能够被切分(partition)，比如从HDFS读取数据，那么会有hadoopRDD...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： ?...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设计背景 RDD被设计用来减少IO出现的，提供了一中抽象的数据结构，不用担心的底层数据的分布式特性。只需将具体的应用逻辑将一些列转换进行处理。不同的RDD之间的转换操作形成依实现管道话。...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。...两类的操作区别是转换是用来转换RDD得到新的RDD，行动操作是接收RDD但是返回的就不是RDD了，是值或者其他集合等内容。...宽依赖：表现为一个父RDD的分区对应一个子分区形成或者多个父RDD对应一个子RDD的分区，是一对一或者多对一的关系。窄依赖：在这里就是一个父RDD对应多个子RDD 。 ?...假如我们在输入数据的时候，已经把数据进行了协同划分，比如我们在数据处理的时候进行的了根据键值分区，把属于多个父RDD的其中一个区的key落在了子RDD的一个分区里面，不产生在父RDD的一个分区落在子RDD

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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...Boolean = { s.contains(query) } //过滤出包含字符串的RDD def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String]...= { rdd.filter(isMatch) } //过滤出包含字符串的RDD def getMatche2(rdd: RDD[String]): RDD[String] =...x => x.contains(query_)) } ---- 本次的分享就到这里，受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友记得点赞关注哟~下一篇博客No5将为大家带来RDD依赖关系的内容讲解

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Spark中的RDD介绍

而且，我们通过继承结构可以看到，RDD的子类就是一堆一堆的，可以知道这部分具体实现就是对应不同数据数据进行的处理，统一作为RDD使用。 ? 图三:RDD的定义 ?...图四:RDD的定义对于不可变的数据集,这个好说，就是我们操作之后不会改变原来的元素的值。...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。...spark认为内存中的计算是快速的，所以当作业失败的时候，我们只需要从源头rdd再计算一次就可以得到整目标rdd，为了实现这个，我们需要追溯rdd血缘信息，所以每个rdd都保留了依赖的信息。...最后一段注释其实是说spark调度的时候是基于这些rdd实现的方法去调度的，更具体一点就是spark调度的时候会帮我们划分stage和生成调度Graph，有需要的话也可以自己去实现rdd的。

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RDD的几种创建方式

RDD的数据默认的情况下是存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。...(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。 ...当我们，在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行transformation(转换)操作，来获取其他的RDD。 ...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

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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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PySpark｜比RDD更快的DataFrame

02 DataFrame的作用对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...03 创建DataFrame 上一篇中我们了解了如何创建RDD，在创建DataFrame的时候，我们可以直接基于RDD进行转换。...示例操作如下 spark.read.json() 生成RDD： stringJSONRDD = sc.parallelize((""" { "id": "123", "name": "Katie...spark.sql("select * from swimmersJSON").collect() 05 DF和RDD的交互操作 printSchema() 该方法可以用来打印出每个列的数据类型，我们称之为打印模式...模式并创建RDD。

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大数据随记 —— RDD 的创建

一、从集合（内存）中创建 RDD Spark 会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是形成一个 RDD。...RDD 的 partition 数量，比如 parallelize(arr,10)。...二、从加载文件（外存）创建 RDD Spark 支持使用任何 Hadoop 所支持的存储系统上的文件创建 RDD，例如 HDFS、HBase 等文件。...通过调用 SparkContext 的 textFile() 方法，可以针对本地文件或 HDFS 文件创建 RDD。通过读取文件来创建 RDD，文件中的每一行就是 RDD 中的一个元素。...转换成新的 RDD 将会在 RDD 的转换中讲解。

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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。...Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群。...，会将该函数所使用的每个变量拷贝传递给每一个任务中，有时候，一个变量需要在任务之间，或者驱动程序之间进行共享，spark支持两种共享变量：广播变量（broadcast variables），它可以在所有节点的内存中缓存一个值...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...jdk1.7或者更低版本基于jdk1.8有更简单的写法下面是官方文档的说明 Note: In this guide, we’ll often use the concise Java 8 lambda

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DataFrame与RDD的互操作

参考官网 http://spark.apache.org/docs/2.2.0/sql-programming-guide.html#interoperating-with-rdds DataFrame和RDD...互操作的两种方式比较： 1）反射推导式：case class 前提：事先需要知道字段、字段类型 2）编程式：Row 如果第一种情况不能满足要求（事先不知道列等schema信息）...Inferring the Schema Using Reflection Programmatically Specifying the Schema import org.apache.spark.rdd.RDD...SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate(); // Create an RDD...infos where age > 30").show() } case class Info(id: Int, name: String, age: Int) } 查看源码，发现里面的注释写的挺好

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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、

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