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spark RDD

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。...n份，每份数据对应到RDD中的一个Partition，Partition的数量决定了task的数量，影响着程序的并行度，所以理解Partition是了解spark背后运行原理的第一步。...1000,5) 可通过算子来进行修改分区数.repartition(3) 如果使用的是scala集合的话，在特定的格式下，会根据数量量来创建分区makeRdd 读取HDFS上的数据时根据块的数量来划分分区数 Spark...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。...在Spark中有两类task，一类是shuffleMapTask，一类是resultTask，第一类task的输出是shuffle所需数据，第二类task的输出是result，stage的划分也以此为依据

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Spark——RDD

概述全称为Resilient Distributed Datasets,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。...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。...image.png Spark采用惰性计算模式，RDD只有第一次在一个行动操作中得到时，才会真正计算，spark可以优化整个计算过程，默认情况下，spark的RDD会在每次他们进行行动操作是重新计算。...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 ?

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Spark RDD

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。

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spark——spark中常说RDD，究竟RDD是什么？

今天是spark专题第二篇文章，我们来看spark非常重要的一个概念——RDD。在上一讲当中我们在本地安装好了spark，虽然我们只有local一个集群，但是仍然不妨碍我们进行实验。...spark最大的特点就是无论集群的资源如何，进行计算的代码都是一样的，spark会自动为我们做分布式调度工作。 RDD概念介绍spark离不开RDD，RDD是其中很重要的一个部分。...但是很多初学者往往都不清楚RDD究竟是什么，我自己也是一样，我在系统学习spark之前代码写了一堆，但是对于RDD等概念仍然云里雾里。...创建RDD spark中提供了两种方式来创建RDD，一种是读取外部的数据集，另一种是将一个已经存储在内存当中的集合进行并行化。...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。

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Spark RDD 基础

[图片摘自[Spark 官网](http://spark.apache.org/)] RDD 全称 Resilient Distributed Datasets，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。...简单的理解就是 RDD 就是一个数据结构，不过这个数据结构中的数据是分布式存储的，Spark 中封装了对 RDD 的各种操作，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 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

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Spark RDD详解

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...这些失败的RDD由哪来呢？这就牵涉到，Spark中的一个很重要的概念：Lineage即血统关系。...简单而言就是它会记录哪些RDD是怎么产生的、怎么“丢失”的等，然后Spark会根据lineage记录的信息，恢复丢失的数据子集，这也是保证Spark RDD弹性的关键点之一 Spark缓存和checkpoint...RDD还适用于Spark sql等组件） cache只是缓存数据，但不改变lineage。

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Spark RDD篇

RDD的Transformation,会生成一个新的RDD. 1之前已经有过介绍，见提交第一个Spark统计文件单词数程序，配合hadoop hdfs 2 Spark context Web UI available...Spark session available as 'spark'....= sc.parallelize(arr) //将集合转成RDD rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at...rdd3 = rdd1.cartesian(rdd2) //求笛卡尔积 rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = CartesianRDD...我们可以重新定义rdd3的分区数 scala> import org.apache.spark.HashPartitioner import org.apache.spark.HashPartitioner

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Spark RDD详解

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...这些失败的RDD由哪来呢？这就牵涉到，Spark中的一个很重要的概念：Lineage即血统关系。...简单而言就是它会记录哪些RDD是怎么产生的、怎么“丢失”的等，然后Spark会根据lineage记录的信息，恢复丢失的数据子集，这也是保证Spark RDD弹性的关键点之一 Spark缓存和checkpoint...，不仅适用于Spark RDD还适用于Spark sql等组件） 2） cache只是缓存数据，但不改变lineage。

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Spark RDD的Shuffle

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。...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。 ...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转换操作

filter(func) 过滤出满足函数func的元素，并返回存入一个新的数据集 val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster...collect()以数组的形式返回rdd的结果，但列表中每个数乘以2 val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local...new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd1...("spark").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd1 = sc.parallelize(List(1,3,4...val list = List("Spark", "Hadoop", "Hive") val rdd = sc.parallelize(list) println(rdd.count

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Spark RDD 整体介绍

的每次操作都会根据Task的类型转换成Task进行执行 Spark中关于RDD的介绍： 1....: Spark 的交互式客户端，启动那一刻就开始执行任务，一般不用这种执行方式。...Spark的执行逻辑： Spark执行操作是通过RDD进行管理的，RDD保存的不是真实数据，而是一个任务代理，里面记录了数据的执行逻辑，类似PipeLine；并且...同样我们假设 Spark的一个计算也设计四步，则执行流程为： (1) RDD1 [PartitonRDD] FromTextFile #此RDD为Transformation类型，从HDFS中读取文件...综上所述，MapReduce与Spark的明显区别在于： 1. MapReduce 计算流程会执行多次，而Spark只会执行一次 2.

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Spark RDD编程指南

Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。...用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。 Spark 中的第二个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...弹性分布式数据集 (RDD) Spark 围绕弹性分布式数据集 (RDD) 的概念展开，RDD 是可以并行操作的元素的容错集合。...累加器不会改变 Spark 的惰性求值模型。如果它们在对 RDD 的操作中被更新，则它们的值仅在该 RDD 被计算为操作的一部分时才会更新。...本文转载自spark RDD，原文链接：https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html。

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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...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。...MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF)) } MapPartitionsRDD的定义如下： private[spark...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。...RDD仔细维护着这种依赖关系和计算方法，使得通过重新计算来恢复RDD成为可能。当然，这也不是万能的。如果依赖链条太长，那么通过计算来恢复的代价就太大了。所以，Spark又提供了一种叫检查点的机制。

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Spark RDD深入浅析

Spark里的RDD是什么？在Spark如火如荼的今天，很多面试官都会问这个问题。想必答案大家都脱口而出--就是弹性分布式数据集嘛，但是它怎么就弹性了？它怎么分布式的？...它的partition分布在不同的节点上，因此RDD也是分布式的。 RDD的变换和依赖 Spark中的transform，就是在现有RDD的基础上构建新的RDD的过程。...使用在运行spark的时候，将参数spark.logLineage设置为true，就可以输出RDD的Lineage object SparkApp { def main(args: Array[String...", true) .master("local") .getOrCreate() val rdd1 = spark.sparkContext.makeRDD(Seq(1,...2, 3, 4)) val rdd2 = spark.sparkContext.makeRDD(Seq(10, 20, 30, 40)) val result = rdd1.union

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Spark计算RDD介绍

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。...但是由于RDD在设计中数据至刻度，不可更改，这就造成我们必须进行RDD的转换，将父RDD转换成子RDD。...这两种区别：正如我们上面所说Spark 有高效的容错性，正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据，提高性能。...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。 3....阶段进行划分 Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。

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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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Spark之RDD详解

RDD 概念与特性 RDD是Spark最重要的抽象。spark统一建立在抽象的RDD之上。设计一个通用的编程抽象，使得spark可以应对各种场合的大数据情景。...解决了mr的缺陷：弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset 只读分区数据集，final修饰的一个分布式的数据集合，是spark中的核心，spark的操作都是围绕...spark用lineage的方式表示各个RDD的依赖关系，链表的表头是textFile 参考fp中的概念，这里只做逻辑运算，接受一个RDD，结果产生一个RDD，没有任何副作用 RDD常见的转化操作： map...RDD. intersection(RDD1) 两个RDD求交集 substract RDD.substract(RDD1) 从RDD中移除RDD1的内容 cartesian...zip RDD.zip(RDD1) 将RDD和RDD1组成一个kv格式的新RDD RDD的行动真正的开始处理和操作，强制执行所有的RDD RDD常见的行动操作

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Spark——RDD操作详解

通过转化操作，从已有的RDD中派生出新的RDD，spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。...spark需要用这些信息来按需计算每个RDD，也可以依靠谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时恢复所丢失的数据。...通过转化操作，从已有的RDD中派生出新的RDD，spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。...spark需要用这些信息来按需计算每个RDD，也可以依靠谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时恢复所丢失的数据。...两者的区别在于Spark计算RDD的方式不同。虽然你可以在任何时候去定义新的RDD，但Spark只会惰性计算这些RDD，他们只有在第一次在一个行动操作中用到时，才会真正计算。

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Spark 理论基石 —— RDD

RDD 本节首先给出 RDD 的详细定义，然后介绍下 Spark 的中针对 RDD 的操作接口，继而对比了 RDD 与提供细粒度更新接口的共享内存抽象优劣。最后就 RDD 的局限性讨论一下。...Spark 编程接口 Spark 通过暴露与编程语言集成的算子来提供操作 RDD 的接口。其中 RDD 表现为编程语言中的类，而 RDD 的算子为作用于这些类上的函数。...Spark 编程接口 Spark 利用 Scala 语言作为 RDD 抽象的接口，因为 Scala 兼顾了精确（其函数式语义适合交互式场景）与高效（使用静态类型）。...开发者利用 Spark 提供的库编写驱动程序（driver programe）以使用 Spark。驱动程序会定义一到多个 RDD，并对其进行各种变换。...Spark 中的 RDD 操作下表列出了 Spark 中支持的 RDD 操作。

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Spark RDD -> Stage Task

Spark 学习初期RDD分为两种: Transformation 转换算子, Action 动作算子Transformation: 在现有的数据集上创建一个新的数据集....Reduce , Union , Sort, Group By 宽依赖结果返回给Driver来处理,执行下一个Stage图片原始得RDDs,通过一系列得转换行程了DAG即当前RDD...是由哪些Parent RDD(s)转换而来, 以及它的parent RDD(s)有哪些partitions ,DAG可以认为RDD之间有了血缘关系(Lineage)根据依赖关系,将DAG划分为不同得Stage....对于窄依赖, 由于Partition依赖关系的确定性, Partition的转换处理就可以来同一个线程内完成,所以窄依赖被Spark划分到同一个Stage内执行;对于宽依赖,由于Shuffle的存在,...只能在partition RDD(s) Shuffle处理完成之后,才能开始接下来的计算,所以宽依赖就是Spark划分Stage的依据,(Spark根据宽依赖将DAG划分为不同的Stage)在一个Stage

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