键值对概述 “键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。 Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。...普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等，而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。...] = List(Hadoop, Spark, Hive, Scala) scala> val rdd = sc.parallelize(list) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD...，从执行结果反馈信息，可以看出，rdd类型是RDD[(String, Int)]。...scala> val rdd = sc.parallelize(Array(("spark",2),("hadoop",5),("spark",4),("hadoop",7))) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD
RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。...常用的Transformation如下所示： 转换 含义 map(func) 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 filter(func) 返回一个新的RDD，该RDD...RDD求并集后返回一个新的RDD intersection(otherDataset) 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD distinct([numTasks])) 对源RDD进行去重后返回一个新的...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。...当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。
RDD简介 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...RDD混合了这四种模型，使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。 定义： 只读的，可分区的分布式数据集；数据集可全部或部分缓存在内存中，在一个App多次计算间重用， RDD是Spark的核心。...原生数据空间转RDD 原生的SCALA数据集合可以转换为RDD进行操作 包含一下两种方式 makeRDD parallelize 存储文件转RDD Partition（分区） 一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑切分成...窄依赖:指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。 宽依赖:指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。...比如 rdd.parallize(1 to 10).foreach(println) 这个操作没有shuffle，直接就输出了，那么只有它的task是resultTask，stage也只有一个；如果是rdd.map
partition的个数需要视情况而定，RDD 可以通过创建操作或者转换操作得到，转换操作中，分区的个数会根据转换操作对应多个 RDD 之间的依赖关系确定，窄依赖子 RDD 由父 RDD 分区个数决定，...(MapPartitionsRDD)内的第一个父 RDD 的 iterator 方法，该方的目的是拉取父 RDD 对应分区内的数据。...abstract class Dependency[T] extends Serializable { def rdd: RDD[T] } 每个RDD都有一个返回其所依赖的dependences:Seq...在窄依赖中，父RDD的一个分区至多被一个子RDD的一个分区所依赖，分区数据不可被拆分： ? 在宽依赖中，父RDD的一个分区被子RDD的多个分区所依赖，分区数据被拆分： ?...一对一依赖表示子 RDD 分区的编号与父 RDD 分区的编号完全一致的情况，若两个 RDD 之间存在着一对一依赖，则子 RDD 的分区个数、分区内记录的个数都将继承自父 RDD。
spark.sparkContext val array = Array((1,"a b c d"),(2,"a b c"),(3,"a b")) /** * 第一种写法 */ val rdd...= sc.parallelize(array) rdd.flatMap(x => { val sub = ArrayBuffer.empty[(Int, String..., e)) }) sub.iterator }).collect().foreach(println) /** * 第二种写法 */ //rdd.flatMap
>>> data = [1,2,3,4,5] >>> rdd1 = sc.parallelize(data) >>> rdd2 = rdd1.map(lambda x:x+10) >>> rdd2.foreach...>>> rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5]) >>> rdd.count() 5 >>> rdd.first() 1 >>> rdd.take(3) [1, 2, 3] >...rdd Hadoop,Spark,Hive 持久化RDD会占用内存空间，当不需要一个RDD时，可以使用unpersist()方法手动地把持久化的RDD从缓存中移除，释放内存空间。...>>> rdd = data.repartition(1) #对data这个RDD进行重新分区 >>> len(rdd.glom().collect()) #显示rdd这个...二、键值对RDD 键值对RDD（Pair RDD）是指每个 RDD 元素都是（key,value）键值对类型，是一种常见的RDD类型，可以应用于很多应用场景。
在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD,转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上，RDD可以包含Python,Java,Scala...RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。...因此，RDD是有弹性的。分布式即是RDD的每个分区分布在集群的各个节点上，而非集中存在于一个节点。...RDD的转化操作是返回一个新的RDD的操作，map和filter 行动操作则是驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作 count,first. ?...如果需要多个行动中重用一个RDD,可以使用RDD.persist()让Spark把这个RDD缓存下来。 ? image.png ?
弹性分布式数据集（RDD）不仅仅是一组不可变的JVM(Java虚拟机) 对象的分布集，可以让你执行高速运算，而且是Apark Spark的核心。 顾名思义，该数据集是分布式的。...另外，RDD将跟踪（记入日志）应用于每个块的所有转换，以加快计算速度，并在发生错误和部分数据丢失时提供回退。在这种情况下，RDD可以重新计算数据。...RDD并行操作 Spark工作原理的最大优势是：每个转化并行执行，从而大大提高速度。 数据集转化通常是惰性的，这就意味着任何转换仅在调用数据集上的操作才执行，这有助于Spark优化执行。
RDD 创建 2. RDD转换 3. RDD动作 4. 持久化 5. 分区 6....= sc.parallelize(array) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize...> val rdd2 = rdd.map(x => x+10) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[14] at map at...: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive) scala> val rdd1 = sc.parallelize(list) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...scala> rdd.partitions.size res0: Int = 2 scala> val rdd1 = rdd.repartition(1) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD
RDD 是什么？...任何数据在Spark中都被表示为RDD。...RDD 特性 RDD 是 Spark 的核心，也是整个 Spark 的架构基础。...并行集合 使用 parallelize 方法从普通数组中创建 RDD: scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD...读取文件 test.txt 来创建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一个元素。
RDD 五大特性 A list of partitions 一组分区：多个分区，在RDD中用分区的概念。...有依赖关系，比如上一个RDD结果需要由下一个RDD进行处理。..., 2) RDD的分区数最终看文件的切片数 通过其他RDD衍生 完善worldCount功能 @Test def readLocalFile():Unit={ val lines= sc.textFile...* 通过集合创建的RDD * 如果在通过parallelize在创建RDD的时候有指定numSlices，此时RDD的分区数 = numSlices * 如果在通过...local[*]的时候，RDD的分区数 = 机器CPU个数 * 3、master=local的时候,RDD的分区数 = 1 *
RDD概念 介绍spark离不开RDD，RDD是其中很重要的一个部分。...虽然我们还是不够清楚，但是已经比只知道RDD这个概念清楚多了， RDD是一个不可变的分布式对象集合，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上。...数据和计算之间的映射关系就存储在RDD中。 RDD之间的依赖关系，RDD之间存在转化关系，一个RDD可以通过转化操作转化成其他RDD，这些转化操作都会被记录下来。...RDD： ?...顾名思义，执行转化操作的时候，spark会将一个RDD转化成另一个RDD。RDD中会将我们这次转化的内容记录下来，但是不会进行运算。所以我们得到的仍然是一个RDD而不是执行的结果。
1.RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。...当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。...这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。...3.要持久化一个RDD，只要调用其cache()或者persist()方法即可。在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。...RDD持久化策略 1.RDD持久化是可以手动选择不同的策略的。比如可以将RDD持久化在内存中、持久化到磁盘上、使用序列化的方式持久化，多持久化的数据进行多路复用。
= sc.parallelize(arr) //将集合转成RDD rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at...(_ % 2 == 0) //过滤出偶数的集合生成一个新的RDD rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[2] at filter...rdd3 = rdd1.cartesian(rdd2) //求笛卡尔积 rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = CartesianRDD...，形成一个新的RDD的rdd1 rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = MapPartitionsRDD[15] at map at :24 scala> val rdd2 = rdd1.zip(rdd) //将两个RDD的集合合并成一个对偶元组的集合 rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD
在这种情况下，Spark将会在集群中保留这个RDD，以便其他Job可以更快地访问，另外，Spark也支持持久化RDD到磁盘中，或者复制RDD到各个节点。...4.3.1 转换操作 转换操作是RDD的核心之一，通过转换操作实现不同的RDD结果，作为下一次RDD计算的数据输入，转换操作不会触发Job的提交，仅仅是标记对RDD的操作，形成DAG图，以供Action...scala>val rdd =sc.parallelize(data) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD...假如其中一个RDD坏掉，RDD中有记录之前的依赖关系，且依赖关系中记录算子和分区。此时，仅仅需要再执行一遍父RDD的相应分区。 但是，跨宽依赖的再执行能够涉及多个父RDD，从而引发全部的再执行。...移除数据 RDD可以随意在RAM中进行缓存，因此它提供了更快速的数据访问。目前，缓存的粒度为RDD级别，只能缓存全部的RDD。
RDD是一个很抽象的概念，不易于理解，但是要想学好Spark，必须要掌握RDD，熟悉它的编程模型，这是学习Spark其他组件的基础。...内部处理逻辑是通过使用者调用不同的Spark算子，一个RDD会转换为另一个RDD（这也体现了RDD只读不可变的特点，即一个RDD只能由另一个RDD转换而来），以transformation算子为例，RDD...它会记录RDD的元数据信息和依赖关系，当该RDD的部分分区数据丢失时，可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的分区数据。...通过RDD的缓存，后续可以对此RDD或者是基于此RDD衍生出的其他的RDD处理中重用这些缓存的数据集 容错(checkpoint) 本质上是将RDD写入磁盘做检查点(通常是checkpoint到...（根据父RDD计算出子RDD） 3.RDD的依赖列表 4.RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，会spill到disk（可通过设置StorageLevel来控制） 5.默认hash分区，可自定义分区器
（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作 文章目录 Pyspark学习笔记专栏系列文章目录 Pyspark学习笔记...（五）RDD操作(一)_RDD转换操作 前言 主要参考链接： 一、PySpark RDD 转换操作简介 1.窄操作 2.宽操作 二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开...由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系。...pyspark.RDD.map # the example of map rdd_map_test = rdd_test.map(lambda x: (x[0], x[3])) print("rdd_map_test...pyspark.RDD.flatmap # the example of flatMap flat_rdd_test = rdd_test.flatMap(lambda x: x) print("flat_rdd_test
前言 RDD的五大特性 A list of partitions 一组分区：多个分区，在RDD中用分区的概念。...有依赖关系，比如上一个RDD结果需要由下一个RDD进行处理。...，除了继承它的父RDD外，也会把它父RDD之前的依赖关系，都会继承下来。...---- 依赖关系 依赖关系: 是指两个RDD的关系 spark RDD依赖关系分为两种: 宽依赖：有shuffle的称之为宽依赖 【如果父RDD一个分区的数据被子RDD多个分区所使用】 窄依赖：...中rdd先后顺序的链条 如何查看血统: rdd.toDebugString 依赖: 两个RDD的关系 查了两个RDD的依赖关系: rdd.dependencys RDD的依赖关系分为两种: 宽依赖:
4.2 创建RDD 由于Spark一切都是基于RDD的，如何创建RDD就变得非常重要，除了可以直接从父RDD转换，还支持两种方式来创建RDD： 1）并行化一个程序中已经存在的集合（例如，数组）； 2）...4.2.1 集合（数组）创建RDD 通过并行集合（数组）创建RDD，主要是调用SparkContext的parallelize方法，在Driver（驱动程序）中一个已经存在的集合（数组）上创建，SparkContext...对象代表到Spark集群的连接，可以用来创建RDD、广播变量和累加器。...，第二个参数为设定的分片数，默认值为2，返回指定对象类型的RDD。...RDD.saveAsObjectFile和SparkContext.objectFile支持以序列化的Java对象组成简单的格式来保存RDD，并提供了一个简单的方法来保存任何RDD。
RDD持久化并非将数据落盘保存，而是用作缓存。 了解RDD持久化前需要先了解什么是RDD？ RDD就像是一个水管，数据就像是水，水只会经过水管，并不是存储水。所以RDD是不会存储数据的。...image.png 如图（1001）：若rdd5出现问题了，若要重新获得数据需要从rdd1开始运行，但是rdd5实际上只依赖于rdd4产生的数据结果。...（如上），rdd2的结果会作为rdd3和rdd4的数据来源，也就是说rdd3和rdd4会对rdd2的结果做运算。...) val rdd4=rdd2.map(x=>x+10) val rdd5=rdd2.map(x=>x+10) //打印 rdd2 的结果 println(rdd3....那么把rdd4和rdd5删了呢？
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