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Spark:如何按键比较两个rdd

Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算任务。它提供了高效的数据处理能力和易于使用的API，可以在大规模集群上进行并行计算。

在Spark中，可以使用rdd1.subtract(rdd2)方法来比较两个RDD的键值对，并返回在rdd1中存在但在rdd2中不存在的键值对。该方法会返回一个新的RDD，其中包含rdd1中的键值对，但不包含rdd2中的键值对。

具体步骤如下：

首先，创建两个RDD对象，分别表示rdd1和rdd2。
使用subtract()方法比较两个RDD，即resultRDD = rdd1.subtract(rdd2)。
最后，可以对resultRDD进行进一步的操作，如打印、保存到文件等。

Spark的优势在于其高性能和易用性。它通过内存计算和任务调度优化，可以实现快速的数据处理和分析。同时，Spark提供了丰富的API和工具，支持多种编程语言（如Scala、Java、Python和R），使开发人员能够灵活地进行数据处理和分析。

对于云计算领域，腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，如腾讯云数据分析平台（Tencent Cloud DataWorks）、腾讯云弹性MapReduce（EMR）等。这些产品和服务可以帮助用户在腾讯云上快速搭建和管理Spark集群，进行大规模数据处理和分析。

更多关于Spark的信息和腾讯云相关产品介绍，可以参考以下链接：

相关搜索:比较RDD对象- Apache Spark 使用spark从dataframe / RDD获取按键的行数如何将Spark RDD转换为Spark DataFrame 如何使用spark比较两个文件？如何在spark rdd中执行vlook 如何在spark中合并两个预先排序的rdd？如何从Spark RDD Iiterable中获得两个元素的和如何在并发Spark作业中共享RDD 如何使用spark RDD实现以下需求如何创建模拟元素的Spark RDD？如何根据映射结果过滤spark RDD？如何使用Spark RDD高效地实现Simrank？如果RDD变得更大，Spark将如何反应？如何比较两个spark streaming作业的性能？如何通过管道将spark rdd传递给python并从python返回rdd 如何从Spark中的Slaves内存创建RDD？如何在rdd spark scala中过滤split()之后？如何将spark rdd转换为numpy数组？如何用非Lambda函数定义Spark RDD变换如何迭代地转置spark rdd的子矩阵？

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第3天：核心概念之RDD

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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。《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》这篇论文是Spark最为准确最为经典的描述，在网上可以很容易的搜到pdf版，建议学习Spark的球友们一定要去看看，多读几遍。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。

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BigData |述说Apache Spark

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本文介绍了Spark中的RDD编程，包括创建RDD、转换操作、行动操作以及常见的转换操作和行动操作。此外，还介绍了如何向Spark传递函数以及常见的伪集合操作。

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1.Spark 使用DAG 调度器、查询优化器和物理执行引擎，能够在批处理和流数据获得很高的性能。2.spark把运算的中间数据(shuffle阶段产生的数据)存放在内存，迭代计算效率更高，mapreduce的中间结果需要落地，保存到磁盘；3.Spark计算框架对内存的利用和运行的并行度比mapreduce高，Spark运行容器为executor，内部ThreadPool中线程运行一个Task，mapreduce在线程内部运行container，container容器分类为MapTask和ReduceTask。Spark程序运行并行度高；

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分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的，一个资源密集型的任务（搬砖或计算），需要一组资源（小伙伴或计算节点），并行地完成：

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