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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 )

二、Python 容器数据转 RDD 对象 1、RDD 转换 在 Python 中 , 使用 PySpark 库中的 SparkContext # parallelize 方法 , 可以将 Python...容器数据 转换为 PySpark 的 RDD 对象 ; PySpark 支持下面几种 Python 容器变量 转为 RDD 对象 : 列表 list : 可重复 , 有序元素 ; 元组 tuple :...对象相关 API 调用 SparkContext # parallelize 方法 可以将 Python 容器数据转为 RDD 对象 ; # 将数据转换为 RDD 对象 rdd = sparkContext.parallelize..., rdd.getNumPartitions()) print("RDD 元素: ", rdd.collect()) 3、代码示例 - Python 容器转 RDD 对象 ( 列表 ) 在下面的代码中...分区数量: 12 RDD 元素: [1, 2, 3, 4, 5] Process finished with exit code 0 4、代码示例 - Python 容器转 RDD 对象 (

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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、

    RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。...常用的Transformation如下所示： 转换 含义 map(func) 返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 filter(func) 返回一个新的RDD，该RDD...RDD求并集后返回一个新的RDD intersection(otherDataset) 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD distinct([numTasks])) 对源RDD进行去重后返回一个新的...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。...当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。

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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...方法 不会修改原 RDD 数据 ; 使用方法 : new_rdd = old_rdd.filter(func) 上述代码中 , old_rdd 是 原始的 RDD 对象 , 调用 filter 方法.../python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务 # setMaster("local[*]") 表示在单机模式下 本机运行 # setAppName..."" # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 为 PySpark 配置 Python 解释器 import os...os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "Y:/002_WorkSpace/PycharmProjects/pythonProject/venv/Scripts/python.exe

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    【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

    一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法 可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ;...RDD#flatMap 方法 是 在 RDD#map 方法 的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ; RDD#flatMap 方法 也是 接收一个 函数 作为参数 , 该函数被应用于 RDD...数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 为 PySpark 配置 Python 解释器 import...os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "Y:/002_WorkSpace/PycharmProjects/pythonProject/venv/Scripts/python.exe...程序 sparkContext.stop() 执行结果 : Y:\002_WorkSpace\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe

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    spark RDD

    RDD简介 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，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。...原生数据空间转RDD 原生的SCALA数据集合可以转换为RDD进行操作 包含一下两种方式 makeRDD parallelize 存储文件转RDD Partition（分区） 一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑切分成...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。...比如 rdd.parallize(1 to 10).foreach(println) 这个操作没有shuffle，直接就输出了，那么只有它的task是resultTask，stage也只有一个；如果是rdd.map

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    【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

    一、RDD#reduceByKey 方法 1、RDD#reduceByKey 方法概念 RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 , 首先 , 对 键值对 KV...操作，将同一个 Key 下的 Value 相加 rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect...os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象...: ", 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...sparkContext.stop() 执行结果 : D:\001_Develop\022_Python\Python39\python.exe D:/002_Project/011_Python/HelloPython

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    RDD解析

    partition的个数需要视情况而定，RDD 可以通过创建操作或者转换操作得到，转换操作中，分区的个数会根据转换操作对应多个 RDD 之间的依赖关系确定，窄依赖子 RDD 由父 RDD 分区个数决定，...(MapPartitionsRDD)内的第一个父 RDD 的 iterator 方法，该方的目的是拉取父 RDD 对应分区内的数据。...abstract class Dependency[T] extends Serializable { def rdd: RDD[T] } 每个RDD都有一个返回其所依赖的dependences:Seq...在窄依赖中，父RDD的一个分区至多被一个子RDD的一个分区所依赖，分区数据不可被拆分： ? 在宽依赖中，父RDD的一个分区被子RDD的多个分区所依赖，分区数据被拆分： ?...一对一依赖表示子 RDD 分区的编号与父 RDD 分区的编号完全一致的情况，若两个 RDD 之间存在着一对一依赖，则子 RDD 的分区个数、分区内记录的个数都将继承自父 RDD。

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    spark——spark中常说RDD，究竟RDD是什么？

    RDD概念 介绍spark离不开RDD，RDD是其中很重要的一个部分。...虽然我们还是不够清楚，但是已经比只知道RDD这个概念清楚多了， RDD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的不同节点上。...数据和计算之间的映射关系就存储在RDD中。 RDD之间的依赖关系，RDD之间存在转化关系，一个RDD可以通过转化操作转化成其他RDD，这些转化操作都会被记录下来。...RDD： ?...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...它会记录RDD的元数据信息和依赖关系，当该RDD的部分分区数据丢失时，可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的分区数据。...通过RDD的缓存，后续可以对此RDD或者是基于此RDD衍生出的其他的RDD处理中重用这些缓存的数据集 容错(checkpoint) 本质上是将RDD写入磁盘做检查点(通常是checkpoint到...（根据父RDD计算出子RDD） 3.RDD的依赖列表 4.RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，会spill到disk（可通过设置StorageLevel来控制） 5.默认hash分区，可自定义分区器

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    Python大数据之PySpark(六)RDD的操作

    分区间：有一些操作分区间做一些累加 alt+6 可以调出来所有TODO， TODO是Python提供了预留功能的地方 ''' if __name__ == '__main__': #TODO: 1-...分区间：有一些操作分区间做一些累加 alt+6 可以调出来所有TODO， TODO是Python提供了预留功能的地方 ''' def addNum(x,y): return x+y if __name...分区间：有一些操作分区间做一些累加 alt+6 可以调出来所有TODO， TODO是Python提供了预留功能的地方 ''' ''' 对初始值进行操作 ''' def createCombiner(...mergeValue, mergeCombiners) print(sorted(by_key_result.collect()))#[(‘a’, [1, 1]), (‘b’, [1])] * 案例2 * ```python...TODO是Python提供了预留功能的地方 ‘’’ ‘’’ 对初始值进行操作 [value,1],value指的是当前学生成绩，1代表的是未来算一下一个学生考了几次考试 (“Fred”, 88)

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    4.3 RDD操作

    在这种情况下，Spark将会在集群中保留这个RDD，以便其他Job可以更快地访问，另外，Spark也支持持久化RDD到磁盘中，或者复制RDD到各个节点。...4.3.1 转换操作 转换操作是RDD的核心之一，通过转换操作实现不同的RDD结果，作为下一次RDD计算的数据输入，转换操作不会触发Job的提交，仅仅是标记对RDD的操作，形成DAG图，以供Action...scala>val rdd =sc.parallelize(data) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD...假如其中一个RDD坏掉，RDD中有记录之前的依赖关系，且依赖关系中记录算子和分区。此时，仅仅需要再执行一遍父RDD的相应分区。 但是，跨宽依赖的再执行能够涉及多个父RDD，从而引发全部的再执行。...移除数据 RDD可以随意在RAM中进行缓存，因此它提供了更快速的数据访问。目前，缓存的粒度为RDD级别，只能缓存全部的RDD。

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