Spark中的抽象

最新推荐文章于 2024-11-28 11:54:12 发布

CatherineHuangTT

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分类专栏： Spark学习随笔

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SparkCore

SparkContext-> RDD

SparkSQL

SQLContext/HiveContext（SparkSession） -> DataFrame(DataSet) rdd

SparkStreaming

StreamingContext -> DStream rdd

val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

block interval

200 ms

batch interval

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Spark编程指引(一)-------------Spark的重要抽象，如何使用Spark。

happyAnger6的专栏

06-14

2957

概述从上层来看，每个spark应用程序都是由驱动程序构成。这个驱动程序执行我们应用程序的main方法，并在集群上并行执行多种操作。

Spark零基础入门实战（四）Scala抽象类和特质

分享大数据、人工智能领域原创文章

12-09

936

需要注意的是，上述Teacher类中speak()方法的地址字段（address）是从父类（抽象类Person）中继承而来的。由于该字段在Person中有初始化值，不是抽象字段，若需要在Teacher类中修改该字段的值，则可以在Teacher类的构造函数或其他方法中使用this.address对其重新赋值。

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Spark Streaming 架构与抽象

程序员学习圈

01-11

475

Spark Streaming使用“微批次”的架构，把流式计算当作一系列连续的小规模批处理来对待。Spark Streaming从各种输入源中读取数据，并把数据分组为小的批次。新的批次按均匀的时间间隔创建出来。在每个时间区间开始的时候，一个新的批次就创建出来，在该区间内收到的数据都会被添加到这个批次中。在时间区间结束时，批次停止增长。时间区间的大小是由批次间隔这个参数决定的。批次间隔一般设...

Spark每日半小时（3）——Spark数据抽象RDD

DK_ing的博客

05-30

375

RDD基础在Spark中的RDD就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中的不同节点上。RDD可以包含Java、Scala、Python中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。 RDD的两种创建方法：读取一个外部数据集驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合。 JavaRDD<String> lines = sc.textFi...

Spark 的抽象数据集

weixin_41590010的博客

08-11

554

spark的抽象数据集包括RDD、DataFrame、Dataset,其实就是三种API，理一下这几个东西的异同，适用场景。 RDD 首先RDD是spark最早提供给开发者的一种API，RDD即 Resilient Distributed Datase 弹性分布式数据集，意味着RDD的数据是分布在不同的机器上的，一台机器即一个分区。通过map等算子，可以在每台机器上对数据做相同的操作；通过...

简单回答：SparkSQL数据抽象和SparkSQL底层执行过程

大数据星球-浪尖

09-30

335

SparkSQL数据抽象引入DataFrame就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数...

Spark(20) -- Spark SQL数据抽象

erainm

10-06

556

在sparkSQL当中，spark为我们提供了两个操作sparkSQL的抽象，分别是DataFrame和DataSet。也就是说我们操作sparkSQL一般都是使用DataFrame或者DataSet来实现的，就类似于我们SparkCore模块当中，我们的抽象是RDD，我们使用SparkContext来实现操作RDD一样。对于在版本上面，spark也有一些历史变动 RDD(Spark1.0) ==> DataFrame(1.3) ==> DataSet(1.6) 如果同样的.

SparkStreaming的数据抽象 DStream

狗子的逆袭之路

09-11

314

数据抽象 Spark Streaming的基础抽是DStream(Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流)，代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流 1.DStream本质上就是一系列时间上连续的RDD 2.对DStream的数据的进行RDD操作 3.容错性底层RDD之间存在依赖关系，DStream直接也有依赖关系...

Spark大数据中文分词统计Scala语言工程源码

08-20

首先，Spark是大数据处理框架中的明星，它提供了DataFrame和RDD（弹性分布式数据集）等数据抽象，支持批处理、流处理和交互式查询等多种计算模式。Scala作为Spark的主要编程语言，其强大的函数式编程特性使得Spark ...

大数据Spark（三十五）：SparkStreaming数据抽象 DStream

Lansonli（蓝深李）的博客

04-21

1162

DStream内部是由一系列连续的RDD组成的，每个RDD都包含了特定时间间隔内的一批数据，DStream中每批次数据RDD在处理时，各个RDD之间存在依赖关系，DStream直接也有依赖关系，RDD具有容错性，那么DStream也具有容错性。通过WEB UI界面可知，对DStream调用函数操作，底层就是对RDD进行操作，发现很多时候DStream中函数与RDD中函数一样的。通过RDD-to-RDD函数作用于DStream中的各个RDD，可以是任意的操作，从而返回一个新的RDD。

RDD是Spark中的数据抽象，意思是弹性分布式数据集

studyvcmfc的专栏

01-18

316

深入浅出Spark(二) 什么是RDD - 知乎

Spark内核解析RDD抽象

勇心在馨

08-29

276

RDD（分布式数据集），是spark最基本的数据抽象。一、RDD特点 RDD的源码注释如下： Internally, each RDD is characterized by five main properties: * * - A list of partitions * - A function for computing each split * - A list of d...

Spark-core解读

Jason的专栏

07-11

2104

从三个部分来解读Spark-core，首先是Spark的架构，阐述了Spark基于弹性分布式数据集RDD这个计算模型的工作机制（计算流程）：Application->Job->Stage->Task 的分解、分发和并行计算；接下去从计算模型和工作机制两个方面，分别解读RDD的设计思想及其算子，以及划分RDD有向无环图为Stage和Task、并行计算的工作机制。进一步的原理分析和源码研读将在该系列的

读懂Spark分布式数据集RDD

石榴姐yyds

08-19

1215

SparkRDD是学习熟悉Spark的基本概念，Spark编程的核心也是围绕RDD展开，因此了解RDD的概念至关重要，他是spark基本数据的抽象，是spark的基本数据结构，是spark的基本对象。本文主要也是讲解了spark RDD的基本概念及其创建方法。

Spark 核心概念与基础编程实践：RDD、DataFrame 和 Dataset

最新发布

威哥说编程

11-28

1522

RDDDataFrame和Dataset。RDD 是最基本的分布式数据集抽象，适用于低级别的操作；DataFrame 提供了 SQL 查询风格和优化的执行引擎，适合结构化数据处理；Dataset 结合了强类型和优化执行，是推荐的默认数据抽象。通过了解它们的特点和转换关系，可以帮助我们在实际大数据处理任务中选择合适的工具，提升数据处理的效率和性能。

<转>深入理解Spark RDD抽象模型和编写RDD函数

yongjian_luo的专栏

12-27

728

深入理解Spark RDD抽象模型和编写RDD函数 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD), which is an immutable , fault-tolerant , partitioned collection of elements that can be opera

Spark基础知识

zhangzhang_one的博客

07-14

1201

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Hadoop虽然已经称为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是MapReduce计算模型延迟高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处理的应用场景。：Spark在借鉴了Hadoop MapReduce优点的同时，解决了MapReduce所面临的缺陷。相比于MapReduce，Spark主要具有如下优点： Spark基本概念 RDD：弹性分布式数据集(Resilient Distri

Spark Streaming中的基本抽象DStream

while false

10-31

961

DStream是Spark Streaming提供的基本抽象，它表示连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。在内部，DStream由一系列连续的RDD表示，这是Spark对不可变分布式数据集的抽象，DStream中的每个RDD都包含来自特定时间间隔的数据，对DStream进行操作就是对RDD进行操作，如下图所示举个例子来说明一下，就拿前面一直在用...

Spark知识点总结大全

weixin_70137450的博客

09-17

2192

aggregateByKey:在kv对的RDD中，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。一个函数一次处理所有分区。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

spark核心编程抽象

11-02

Apache Spark的核心编程抽象主要是围绕RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）和DataFrame/DataSet进行的。 1. **RDDs**：Spark的主要计算单位。RDD是一个只读、分区的数据集，可以在集群上并行...