Spark RDD持久化、广播变量和累加器
Spark RDD持久化RDD持久化工作原理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RD...
15.RDD 创建内幕解析
第15课：RDD创建内幕RDD的创建方式Spark应用程序运行过程中，第一个RDD代表了Spark应用程序输入数据的来源，之后通过Trasformation来对RDD进行各种算子的转换，来实现具体的算法Spark中的基本方式：1) 使用程序中的集合创建这种方式的实际意义主要用于测试。2)...
Spark RDD/Core 编程 API入门系列 之rdd实战（rdd基本操作实战及transformation和action流程图）（源码）（三）
本博文的主要内容是：1、rdd基本操作实战2、transformation和action流程图3、典型的transformation和actionRDD有3种操作：1、 Trandformation 对数据状态的转换，即所谓算子的转换2、 Action 触发作业，即所谓得结果的3...
Spark 论文篇-RDD：一种为内存化集群计算设计的容错抽象（中英双语）
论文内容：待整理参考文献：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagat...
Spark 键值对RDD操作
键值对的RDD操作与基本RDD操作一样，只是操作的元素由基本类型改为二元组。概述键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD，它是很多程序的构成要素，因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口。创建Spark中有许多中创建键值对RDD的方式，其中包括文件读取时直接返回键值对RDD...
Spark学习之路 （三）Spark之RDD[转]
RDD的概述什么是RDD？RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：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式...
Spark学习之路（四）—— RDD常用算子详解
一、Transformationspark常用的Transformation算子如下表：Transformation算子Meaning（含义）map(func)对原RDD中每个元素运用 func 函数，并生成新的RDDfilter(func)对原RDD中每个元素使用func 函数进行过滤，并生成新的...
spark学习（六）Java版RDD基本的基本操作
1.map算子private static void map() { //创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("map") .setM...
Spark学习笔记3——RDD（下）
Spark学习笔记3——RDD（下）笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的《Spark快速大数据分析》目录Spark学习笔记3——RDD（下）向Spark传递函数通过匿名内部类通过具名类传递通过带参数的 Java 函数类传递例程测试文本 test.txt测试结果通过 lambda 表达...
大数据学习day19-----spark02-------0 零碎知识点（分区，分区和分区器的区别） 1. RDD的使用（RDD的概念，特点，创建rdd的方式以及常见rdd的算子） 2.Spark中的一些重要概念
0. 零碎概念（1）这个有点疑惑，有可能是错误的。（2）此处就算地址写错了也不会报错，因为此操作只是读取数据的操作（元数据），表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作（3）分区（有时间看HaDoopRDD这个方法的源码，用来计算分区数量的）物理切片：实际将数据切分开，即以前的将数据分块（每个数...
五、RDD持久化
Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作（operations）持久化（或者缓存）一个集合到内存中。当你持久化一个RDD的时候，每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中，并且这些数据可以被这个集合（以及这个集合衍生的其他集合）的动作（action）重复利用。这个能力使后续的动作速度更快...
RDD/Dataset/DataFrame互转
1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS()2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd)3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd4.Dataset -> Data
Spark RDD Transformation 简单用例（三）
cache和persist将RDD数据进行存储，persist(newLevel: StorageLevel)设置了存储级别，cache()和persist()是相同的，存储级别为MEMORY_ONLY。因为RDD的transformation是lazy的，只有action算子才会触发transfo...
Spark源码系列（二）RDD详解
1、什么是RDD？上一章讲了Spark提交作业的过程，这一章我们要讲RDD。简单的讲，RDD就是Spark的input，知道input是啥吧，就是输入的数据。RDD的全名是Resilient Distributed Dataset，意思是容错的分布式数据集，每一个RDD都会有5个特征：1、有一个分片...
SparkCore | Rdd| 广播变量和累加器
Spark中三大数据结构：RDD； 广播变量: 分布式只读共享变量； 累加器：分布式只写共享变量； 线程和进程之间1.RDD中的函数传递自己定义一些RDD的操作，那么此时需要主要的是，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，这就涉及到了跨进程通信，是需要序列...
spark transform操作卡死，请先对rdd进行action操作
这两天一直在写spark程序，遇到了一个奇怪的问题。问题简单描述如下，有两个RDD，设为rdd_a,rdd_b,当将这两个rdd合并的时候，spark会在运行中卡死。解决方式也是奇葩。只要在合并这两个rdd之前，分别执行rdd_a.count(),rdd_b.count()，程序就又能够愉快的走下去...
RDD join：加入两个不同的RDD后，生成的RDD键值和顺序发生了变化？
I have two pair RDDs let say 我说有两对RDD RDD1 : [(1,a),(2,b),(3,c)] RDD2 : [(1,d),(2,e),(3,f)] Now am joining these RDDs using join 现在我正在使用join加入这些R...
如何将每个Spark Streaming迭代数据存储到一个RDD？
I am new to Spark. I am writing the following script that receives a stream from Kafka, which is then transformed to an RDD. 我是Spark的新手。我正在编写以下脚本来接收来自...
Spark快速大数据分析之RDD基础
RDD基础 Spark 中的RDD 就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中的不同节点上。RDD 可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。 用户可以使用两种方法创建RDD：读取一个外部数据集，或在驱动...
Spark快速大数据分析-RDD编程
一.RDD基础 RDD(Resilient Distributed Dataset)：弹性分布式数据集 RDD就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中的不同节点。用户可以通过2中方法创建RDD： 1）读取一个外部数据集 sc.textFile("test.tx...