【Spark入门（2）】SparkCore之RDD核心编程

最新推荐文章于 2025-07-30 17:18:33 发布
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分类专栏： Spark入门 文章标签： spark big data scala
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本文深入浅出地介绍了Spark Core中的RDD（弹性分布式数据集）操作，包括转换和行动算子的应用，累加器和广播变量的基础使用，适合Spark初学者参考。视频链接提供详细教学。

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 【时间】2021.10.26

【题目】【Spark入门（2）】SparkCore之RDD核心编程



一、引言

 

本文是课程尚硅谷大数据Spark教程的SparkCore之RDD核心编程部分的思维导图。包括RDD的转换算子和行动算子、累加器、广播变量的基本使用等。

视频链接：SparkCore之RDD核心编程

二、思维导图

SparkCore入门编程
默主归沙的博客
03-26 1131
一、Spark的概述 1.1 Hadoop的回顾 版本号的发展 hadoop1.x : hdfs 和 mapreduce hadoop2.x : hdfs、mapreduce、yarn、common hadoop3.x : hdfs、mapreduce、yarn、common hadoop的重要模块组成 hdfs : 分布式文件存储系统 需要搭建和部署 mapreduce: 离线分析和计算框架 不需要搭建， 是程序要要开发的逻辑代码 yarn :
Spark入门之基础知识（二）RDD编程
Jiangzhiqi4551的博客
12-17 372
什么是RDD 弹性分布式数据集RDD是Spark的核心抽象。RDD其实就是分布式的元素集合，Spark中的操作创建、转化、或对RDD进行求值，Spark会自动将RDD的数据分发到集群上并并行执行。 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，这些分区在集群中不同的节点上运行。 ”弹性“的解读：弹性意味着在任何时候都能进行重算，当某一部分数据丢失时，可以根据血缘关系将丢失的部分计...
spark学习笔记（四）——sparkcore核心编程-RDD
qq_55906442的博客
07-25 484
RDD（ResilientDistributedDataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据处理模型。它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD特点（1）弹性；1）存储的弹性内存与磁盘的自动切换；2）容错的弹性数据丢失可以自动恢复；3）计算的弹性计算出错重试机制；4）分片的弹性可根据需要重新分片。（2）不可变RDD封装了计算逻辑，是不可以改变的；想要改变，只能产生新的RDD；（3）分布式数据存储在集群不同节点上；......
Spark实战（5）_Spark Core核心编程
分享数据科学家的自我修养
05-10 1947
Spark版本 cdh5.9.0集成的spark的版本1.6.0，集成的hadoop版本2.6.0。查看的网址：http://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/5.9.0/如果用cdh5.9.0 parcels离线安装自带的spark(on yarn)，启动时提示缺少包，需要修改spark-env.sh的配置SPARK_DIST_CLASS...
Spark学习（5）-Spark Core之RDD
一个人的江湖
11-22 1155
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。一个数据集合，用于存放数据的。Distributed：RDD中的数据是分布式存储的，可用于分布式计算。Resilient：RDD中的数据可以存储在内存中或者磁盘中。RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，
Spark快速入门系列（二）RDD 入门
weixin_45417821的博客
08-24 325
文章目录RDD入门RDD 是什么定义特点RDD 的分区创建 RDDRDD 算子 RDD入门 目标 上面通过一个 WordCount 案例, 演示了 Spark 大致的编程模型和运行方式, 接下来针对 Spark 的编程模型做更详细的扩展 理解 WordCount 的代码 从执行角度上理解, 数据之间如何流转 从原理角度理解, 各个算子之间如何配合 粗略理解 Spark 中的编程模型 RDD 理解 Spark 中 RDD 的各个算子 object WordCounts { def main(args:
Spark入门：概述、核心架构、RDD编程
Coding for freedom
04-07 346
Spark基础知识总结：概述、核心架构、RDD、累加器、广播变量等
Spark从入门到精通02之Spark核心编程
weixin_46036165的博客
10-11 1771
Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于 处理不同的应用场景。三大数据结构分别是： RDD : 弹性分布式数据集 累加器：分布式共享只写变量 广播变量：分布式共享只读变量 1. RDD 1.1. 什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合 弹性 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
Spark Core——RDD何以替代Hadoop MapReduce？
小数志
09-09 385
导读继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上，今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。虽然在Spark中，基于RDD的其他4大组件更为常用...
【SparkCore篇01】RDD编程入门1
08-04
Spark中的RDD（Resilient Distributed Dataset）是核心的数据抽象，它是弹性分布式数据集，具备弹性、分区、只读和依赖这四个主要特性。弹性体现在RDD能够自动在内存和磁盘之间切换存储，同时具备容错机制，数据丢失...
Spark入门指南：核心概念与RDD编程
Spark的核心特性在于提供一个统一的栈，涵盖了数据处理的多个方面，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）以及GraphX（图计算）。书中的前5章主要介绍了Spark的基础知识和使用方法。 第...
Spark入门：并行化集合创建RDD详解
SparkCore是其核心组件，提供了基础的分布式数据处理能力，SparkSQL则用于结构化数据的交互式查询，SparkStreaming处理实时流数据，MLlib支持机器学习算法，而GraphX专注于图计算。 Spark运行模式包括本地模式、...
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12-15 1194
通过前面几章的介绍，我们已经了解了Spark的运行架构和RDD设计与运行原理，并介绍了RDD操作的两种类型：转换操作和行动操作。同时，我们前面通过一个简单的WordCount实例，也大概介绍了RDD的几种简单操作。现在我们介绍更多关于RDD编程的内容。Spark中针对RDD的操作包括创建RDD、RDD转换操作和RDD行动操作。RDD创建RDD可以通过两种方式创建：* 第一种：读取一个外部数据集。比...
91-基于Spark的空气质量数据分析可视化系统
qq_53846367的博客
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本文介绍了一个基于Spark的空气质量大数据分析可视化系统。该系统采用分布式计算架构，整合了数据采集、分析、预测和可视化功能，覆盖全国12个主要城市的空气质量监测。系统技术栈包括Django、Spark、Hive、MySQL等，实现了从数据爬取到可视化展示的完整流程。核心功能包含多城市数据采集、Spark分布式分析、机器学习预测及交互式可视化。项目特色在于采用Spark 3.x进行高效计算，构建了完整的数据科学流程，并提供了直观的Web界面展示分析结果。该系统为空气质量监测提供了科学高效的技术解决方案。
【Spark征服之路-4.3-Kafka】
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本文详细介绍了Apache Kafka的核心概念与应用。文章首先阐述了Kafka的基本架构，包括Broker、Topic、Partition等核心组件，以及生产者和消费者的工作模式。接着详细讲解了Kafka的安装配置、命令行操作和存储机制。在架构深入部分，重点分析了数据可靠性保证、分区策略、offset维护等关键技术。最后介绍了Kafka与Flume、Spark Streaming的整合方法，包括数据采集、消费以及偏移量维护等实践方案。
Spark的宽窄依赖
最新发布
不辉放弃的博客
07-30 491
摘要：PySpark中RDD依赖关系分为窄依赖（NarrowDependency）和宽依赖（WideDependency），核心区别在于子RDD分区对父RDD分区的依赖范围及是否触发Shuffle。窄依赖（如map、filter）子分区仅依赖少数父分区，无Shuffle，计算高效且容错简单；宽依赖（如groupByKey、repartition）子分区依赖多个父分区，需Shuffle操作，性能开销大且容错成本高。这种差异直接影响Spark的Stage划分、任务调度和性能优化，开发时应优先使用窄依赖并减少不必
验证pyspark提交参数指定环境变量生效
weixin_51473488的博客
07-29 225
pyspark提交命令
Spark-TTS 使用
驱动人生
07-26 440
上一章节使用了 MegaTTS3 实现文本转语音，但是后面才发现只能使用官方的语言包，没看到克隆功能，所以重新找了一个可以克隆语音的开源模型。主要修改 text、prompt_text 和 prompt_speech_path，prompt_text 与语音内容保持一致。在 Ubuntu 下实现 Spark-TTS 的部署，实现官方语音克隆，根据自定义文本输出语音。准备一段语音，可以是自己的，这里准备了录音 yjh.wav。照抄 infer.sh 如下。如果不修改网络配置可能会导致克隆端口访问失败，可选。
spark入门-helloword
qq_34492129的博客
07-30 311
简单介绍一下spark入门的第一个任务计算wordcount
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