根据第二个rdd的值过滤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。...只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。...(func, [numTasks]) 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置...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。...8：DAG的生成：　　DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，

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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...new_rdd 是过滤后的 RDD 对象 ; 2、RDD#filter 函数语法 RDD#filter 方法语法 : rdd.filter(func) 上述方法接受一个函数作为参数 , 该函数参数...定义了要过滤的条件 ; 符合条件的元素保留 , 不符合条件的删除 ; 下面介绍 filter 函数中的 func 函数类型参数的类型要求 ; func 函数类型说明 : (T) -> bool...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...) # 输出过滤后的结果 print(even_numbers.collect()) 上述代码中 , 原始代码是 1 到 9 之间的整数 ; 传入 lambda 匿名函数 , lambda x: x

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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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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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【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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什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!

- 3）A list of dependencies on other RDDs 一个rdd会依赖于其他多个rdd，这里就涉及到rdd与rdd之间的依赖关系，后期spark任务的容错机制就是根据这个特性而来...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。...3.4 缓存如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

，取出的是一个个的List(如ListList("a b c", "a b b")和List("e f g", "a f g")等)，所以操作的是RDD中的List，第二个flatMap取出的是scala...所以第一个flatMap会将任务分发到集群中不同的机器执行，而第二个flatMap会在集群中的某一台机器对某一个List进行计算。...如果不指定分区数量，则根据集群中的总核数(实际上是集群中的总线程数)生成相等数量的结果文件。一般来说有多少个输入切片，就会产生多少个分区。...)(math.max(_, _), _ + _) maxSum: Int = 13 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4，第二个分区最大值为9，...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

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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。...否则，代表该RDD是需要计算的。这个RDD以前可能计算过并且被存储到了内存中，但是后来由于内存紧张，这部分内存被清理了。在计算结束后，计算结果会根据用户定义的存储级别，写入BlockManager中。...(rdd, CheckpointRDD.writeToFile[T](path.toString, broadcastedConf) _) //根据结果的路径path来创建CheckpointRDD val...} 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 :..., 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...: ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据的列表中的元素转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element

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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。...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...对于性能而言，窄依赖的失败恢复比较高效，因为他只需要根据自己的父节点进行数据分区恢复即可，但是宽依赖就不行了，需要重新计算过程设计到的父RDD分区，性能损耗大。

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No4)——《RDD中的函数传递》

---- 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...下面我们看几个例子： 5.1 传递一个方法 1.创建一个类 class Search(query:String){ //过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: String):...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] =...class Search() extends Serializable{...} 2）将类变量query赋值给局部变量修改getMatche2方法内部: //过滤出包含字符串的RDD def getMatche2

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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...这就涉及到了spark中分区(partition)的概念，也就是数据的切分规则，根据一些特定的规则切分后的数据子集，就可以在独立的task中进行处理，而这些task又是分散在集群多个服务器上并行的同时的执行...去处理这个Block的数据，而如果HDFS上的文件不可切分，比如压缩的zip或者gzip格式，那么一个文件对应一个partition；如果数据在入库时是随机的，但是在处理时又需要根据数据的key进行分组...(group)，那么就需要根据这个数据源的key对数据在集群中进行分发(shuffle)，把相同key的数据“归类”到一起，如果把所有key放到同一个partition里，那么就只能有一个task来进行归类处理...），那么当数据子集丢失后，spark就会根据lineage，复原出这个丢失的数据子集，从而保证Datasets的弹性。

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Spark中的RDD介绍

我们在Java程序中定义的那个类型是JavaRDD,实际上是在是对本身的RDD类型的一个封装，我们想亲密接触RDD，直接翻翻这部分的源码，我们看下图一：图一:Rdd源码头注释可能也是这部分源码是重中之重...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。

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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。...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...Spark官方的建议是，为集群中的每个CPU创建2-4个partition。Spark默认会根据集群的情况来设置partition的数量。...但是也可以在调用parallelize()方法时，传入第二个参数，来设置RDD的partition数量。...block创建一个partition，但是也可以通过textFile()的第二个参数手动设置分区数量，只能比block数量多，不能比block数量少 2.2.3 Spark支持的其余方法，创建RDD

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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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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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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。...② parallelize() 的 partition 数量 1、Spark 默认会根据集群的情况来设置 partition 的数量，也可以在调用 parallelize 方法时，传入第二个参数，来设置...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

，使其能再并行操作中被有效地重复使用，最后RDD能自动从节点故障中恢复 spark的第二个抽象概念是共享变量（shared variables），它可以在并行操作中使用，在默认情况下，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时...，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...，第二个参数为函数操作完后返回的结果类型 JavaRDD lineLengths = lines.map(new Function()...lineLengths.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY()); } //定义map函数 //第一个参数为传入的内容，第二个参数为函数操作完后返回的结果类型

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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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