文章浏览阅读697次。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。创建时环境依赖<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>s......
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文章浏览阅读5.9k次，点赞6次，收藏12次。前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞......
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文章浏览阅读3.6k次。1、分区的介绍分区partition,RDD内部的数据集合在逻辑上和物理上被划分成多个小子集合,这样的每一个子集合我们将其称为分区,即是数据集的一个逻辑块。RDD只是数据集的抽象,分区内部并不会存储具体的数据......
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文章浏览阅读182次。本文主要是记录一些常用的Transformation算子和Action算子一、Transformation变换算子1.Value数据类型这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Value 型的数据。(1)输入分区和输出分区一对一map、flatMap、glom、Ma......
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文章浏览阅读450次。大数据高速计算引擎SparkSpark Core -- 离线Spark SQL -- 离线、交互Spark Streaming -- 实时Spark GraphX -- 图处理Spark原理MapReduce、Spark、Flink（实时） => 3代计算引擎；昨天、今天、未来MapReduce、Spark：类MR的处理引擎；......
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文章浏览阅读2k次。发现问题object serialDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(sparConf) val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world"......
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文章浏览阅读6k次。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......
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文章浏览阅读176次。目录一、RDD的依赖关系1.1窄依赖1.2宽依赖查看源码二、Lineage(⾎统)&容错性Lineage容错性一、RDD的依赖关系RDD和它依赖的⽗RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency......
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文章浏览阅读2k次，点赞21次，收藏3次。前言 本篇文章主要介绍高级RDD操作，重点介绍键值RDD，这是操作数据的一种强大的抽象形式。我们还涉及一些更高级的主题，如自定义分区，这是你可能最想要使用RDD的原因。使用......
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文章浏览阅读2.5k次。更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningspark源码解读系列环境：spark-2.0.1 （20161103github下载版）1.理解输出读取中常用到topK算法，RDD也提供了top方法。特别是RDD过大时，要慎用RDD的collect方法，建议使......
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文章浏览阅读184次。一、RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集 Spark 中最基本的数据抽象是RDD。二、RDD五大特点 • A list of partitions RDD由很多partition构成，在spark中，计算式，有多少partition就对应有多少个task来执行......
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文章浏览阅读337次。RDD是什么？RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以......
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文章浏览阅读232次。SparkCore——RDD概述（上）一、RDD概述二、RDD的属性1.RDD分区（Partitions）2.RDD分区计算函数3.RDD依赖关系（Dependencise）4.RDD 分区函数Partitioner5. RDD优先位置（Preferred Locations）三、RDD特点四、RDD的使用说明1.优先使......
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文章浏览阅读991次。groupByKeyval counts = pairs.groupByKey().map(wordCounts => (wordCounts._1, wordCounts._2.sum))groupByKey的性能，相对来说，是有问题的因为，它是不会进行本地聚合的，而是原封不动的，把ShuffleMapTask的输出，拉取到ResultTask的内......
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文章浏览阅读396次。1. RDD的实现作业调度当对RDD执行“转换操作”时，调度器(DGAScheduler)会根据RDD的血统来构建由若干调度阶段(State)组成的有向无环图（DAG），每个调度阶段包含尽可能多的连续“窄依赖”转换。调度器按照有向......
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文章浏览阅读7.2k次。partitionBy案例1. 作用：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区，否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区（1）创......
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文章浏览阅读1.1k次。sql求平均分_1.在rdd读入数据{90,85,73,88,90},通过spark计算平均值并输出...
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