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 (
键值对概述 “键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。 Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。...普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等，而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。...] = List(Hadoop, Spark, Hive, Scala) scala> val rdd = sc.parallelize(list) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD...，从执行结果反馈信息，可以看出，rdd类型是RDD[(String, Int)]。...scala> val rdd = sc.parallelize(Array(("spark",2),("hadoop",5),("spark",4),("hadoop",7))) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD
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。
一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从...解释器 import os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建 SparkConf...的个数 rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a, b: a + b) print("统计单词 : ", rdd4.collect()) # 对 rdd4 中的数据进行排序...rdd4.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 3、执行结果 执行结果 : D:\001_Develop\022_Python\Python39...support with spilling D:\001_Develop\022_Python\Python39\Lib\site-packages\pyspark\python\lib\pyspark.zip
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
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
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
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
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。
spark.sparkContext val array = Array((1,"a b c d"),(2,"a b c"),(3,"a b")) /** * 第一种写法 */ val rdd...= sc.parallelize(array) rdd.flatMap(x => { val sub = ArrayBuffer.empty[(Int, String..., e)) }) sub.iterator }).collect().foreach(println) /** * 第二种写法 */ //rdd.flatMap
>>> data = [1,2,3,4,5] >>> rdd1 = sc.parallelize(data) >>> rdd2 = rdd1.map(lambda x:x+10) >>> rdd2.foreach...>>> rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5]) >>> rdd.count() 5 >>> rdd.first() 1 >>> rdd.take(3) [1, 2, 3] >...rdd Hadoop,Spark,Hive 持久化RDD会占用内存空间，当不需要一个RDD时，可以使用unpersist()方法手动地把持久化的RDD从缓存中移除，释放内存空间。..._name__ == '__main__': main() [root@bigdata mycode]# vi TestPartitioner.py [root@bigdata mycode]# python3...二、键值对RDD 键值对RDD（Pair RDD）是指每个 RDD 元素都是（key,value）键值对类型，是一种常见的RDD类型，可以应用于很多应用场景。
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。...因此，RDD是有弹性的。分布式即是RDD的每个分区分布在集群的各个节点上，而非集中存在于一个节点。...RDD的转化操作是返回一个新的RDD的操作，map和filter 行动操作则是驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作 count,first. ?...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 ?
RDD详解 为什么需要RDD?...RDD本身设计就是基于内存中迭代式计算 RDD是抽象的数据结构 什么是RDD?...shift可以查看源码，rdd.py RDD提供了五大属性 RDD的5大特性 RDD五大特性： 1-RDD是有一些列分区构成的，a list of partitions 2-计算函数 3-依赖关系...RDD的创建 PySpark中RDD的创建两种方式 并行化方式创建RDD rdd1=sc.paralleise([1,2,3,4,5]) 通过文件创建RDD rdd2=sc.textFile(“hdfs.../python/reference/pyspark.html#rdd-apis # -*- coding: utf-8 -*- # Program function：创建RDD的两种方式
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。
RDD 创建 2. RDD转换 3. RDD动作 4. 持久化 5. 分区 6....= sc.parallelize(array) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[12] at parallelize...> val rdd2 = rdd.map(x => x+10) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[14] at map at...: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive) scala> val rdd1 = sc.parallelize(list) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...scala> rdd.partitions.size res0: Int = 2 scala> val rdd1 = rdd.repartition(1) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD
RDD 是什么？...任何数据在Spark中都被表示为RDD。...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...读取文件 test.txt 来创建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一个元素。
RDD 五大特性 A list of partitions 一组分区：多个分区，在RDD中用分区的概念。...有依赖关系，比如上一个RDD结果需要由下一个RDD进行处理。...lines.getNumPartitions}") println(lines.collect.toList) } 为了方便测试，使用了junit Partitions=2 List(你好 google , python...lines.getNumPartitions}") println(lines.collect.toList) } Partitions=2 List(hello java shell, python...如：flatMap，map 就称为RDD的衍生 Partitions=4 List((python,2), (wahaha,2), (shell,3), (hello,2), (java,7))
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。
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)
1.RDD持久化原理 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RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。...3.要持久化一个RDD，只要调用其cache()或者persist()方法即可。在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。...RDD持久化策略 1.RDD持久化是可以手动选择不同的策略的。比如可以将RDD持久化在内存中、持久化到磁盘上、使用序列化的方式持久化，多持久化的数据进行多路复用。
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