RDD之Cartesian编程

最新推荐文章于 2024-07-29 17:22:50 发布
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本文介绍了Apache Spark中RDD的Cartesian操作，用于获取两个RDD的笛卡尔积。通过示例代码展示了如何创建RDD并执行Cartesian操作，以及其可能带来的大数据性能问题。同时提到了DataFrame和Dataset API作为更高效的选择。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在Apache Spark的RDD（弹性分布式数据集）编程中，Cartesian操作是一种常用的操作，用于获取两个RDD之间的笛卡尔积。笛卡尔积是指两个集合中所有可能的组合。本文将介绍RDD的Cartesian操作以及如何在Spark中使用该操作。

首先，我们需要创建两个RDD，分别表示两个集合。以下是创建RDD的示例代码：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Cartesian Example")

# 创建第一个RDD
rdd1 =
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RDD之Cartesian
yy的博客
11-22 545
Cartesian:笛卡尔 返回这个RDD和另一个的笛卡尔积，即所有对元素(a, b)的RDD，其中a在这个，b在另一个。 // spark 2.3.1 val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("yy").getOrCreate() val sc = spark.sparkContext ...
Spark RDD结课总结
2301_77751917的博客
05-16 1008
生成的RDD中保存的是T的值，Seq[String]部分的数据会按照Seq[(T,Seq[String])]的顺序存放到各个分区中，一个Seq[String]对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations()方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。reduceByKey()方法，一种转换操作，用于合并具有相同键的值，作用对象是键值对，并且只对每个键的值进行处理，当RDD中有多个键相同的键值对时，则会对每个键对应的值进行处理。RDD的创建有3种不同的方法。
SparkRDD算子--cartesian算子
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08-01 579
语法 val newRdd = oldRdd1.cartesian(oldRdd2) 源码 def cartesian[U](other : org.apache.spark.rdd.RDD[U])(implicit evidence$5 : scala.reflect.ClassTag[U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[T, U]] = { /* compiled code */ } 作用 计算两个RDD的笛卡尔积。 例子 package com.d
RDD笛卡尔操作Cartesian
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08-15 3417
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object Cartesian{ def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Car
Spark中CartesianRDD依赖关系的特殊之处
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06-12 953
前言 RDD之间的依赖关系一般分为两种，宽依赖和窄依赖。 窄依赖和宽依赖 在网上好多博客中是这样描述宽依赖和窄依赖的特点 窄依赖每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用。如map，filter，union操作都会产生窄依赖。 宽依赖一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition...
RDD编程API
08-09
### RDD编程API详解 #### 一、概述 在Apache Spark框架中，弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）是基本的数据抽象。它是一个不可变的、分布式的对象集合，可以并行地作用于集群上的节点。...
Spark基础RDD编程模型与算子
最新发布
2401_84052244的博客
07-29 3382
深入理解 RDD 之后，你需要熟悉 RDD 的编程模型。在 RDD 的编程模型中，开发者需要使用 Transformations 类算子，定义并描述数据形态的转换过程，然后调用 Actions 类算子，将计算结果收集起来、或是物化到磁盘。而延迟计算指的是，开发者调用的各类 Transformations 算子，并不会立即执行计算，当且仅当开发者调用 Actions 算子时，之前调用的转换算子才会付诸执行。
大数据学习笔记之Spark-RDD编程
断桥bian
02-11 549
RDD编程 Spark中的核心数据操作： 创建RDD 转换已有的RDD 调用RDD操作进行求值 Note: RDD是Spark数据操作的核心，它的主要特点是操作链，惰性求值。 RDD创建 创建RDD主要有两种方法： 读取外部数据集 JavaRDD<String> lines = sc.textFile("your file path") 在驱动
PySpark数据分析基础:核心数据集RDD常用函数操作一文详解(二)
master_hunter的博客
02-02 1257
PySpark系列的专栏文章目前的话应该只会比Pandas更多不会更少，可以用PySpark实现的功能太多了，基本上Spark能实现的PySpark都能实现，而且能够实现兼容python其他库，这就给了PySpark极大的使用空间，能够结合大数据集群实现更高效更精确的大数据处理或者预测。如果能够将这些工具都使用的相当熟练的话，那必定是一名优秀的大数据工程师。故2023年这一年的整体学习重心都会集中在这门技术上，当然Pandas以及Numpy的专栏都会更新。
从零开始学习大数据之Spark(二)-RDD的创建和Spark SQL中的DataFrame的创建与查看（巨详细新手必备）
qq_73780713的博客
05-09 1920
RDD和Spark SQL
(六)Spark源码理解之RDD----part3
天天向上
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3.1.9 cartesian cartesian()函数返回RDD和其他RDD的笛卡尔乘机，生成新的RDD，即CartesianRDD 如： val disData1=sc.parallelize(Array(1,2,3),2)     val disData2=sc.parallelize(Array(2,3), 2) val d=disData1.cartesian(dis
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思考是一件有意思的事情。遇到问题，思考出结论，那么脑子里面的过程是什么呢，或者脑子里面是什么呢。我一直认为，这团团的里面是一个模糊的n维空间。理解一个复杂的系统、公式、算法，都要在这个n维空间里具象化。这个具象化的镜像的精确度就代表了理解的深入度。想起了，考研的时候，太用力，每天晚上脑袋里镜像不断刷新的画面。 最近一直在折腾spark，项目赶得飞快，理解上的问题也一直在积压。
SparkRDD之cartesian
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计算两个RDD之间的笛卡尔积（即第一个RDD的每个项与第二个RDD的每个项连接）并将它们作为新的RDD返回。 （警告：使用此功能时要小心。！内存消耗很快就会成为问题！） java示例如下： package com.cb.spark.sparkrdd; import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf; import or...
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Job 逻辑执行图 General logical plan 典型的 Job 逻辑执行图如上所示，经过下面四个步骤可以得到最终执行结果： 从数据源（可以是本地 file，内存数据结构， HDFS，HBase 等）读取数据创建最初的 RDD。上一章例子中的 parallelize() 相当于 createRDD()。 对 RDD 进行一系列的 transformation() 操作...
spark transform系列__Cartesian
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01-28 1745
Cartesian 这个操作返回两个RDD的笛卡尔集.如果两个RDD中某一个RDD的结果集为空集时,这个结果集也是一个空集. 这个操作不会执行shuffle的操作. def cartesian[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)] = withScope {   new CartesianRDD(sc, this, other) } 从上面的
RDD Transformation——cartesian
搬砖小工053
07-24 1640
说明从名字就可以看出这是笛卡儿的意思，就是对给的两个RDD进行笛卡儿计算。def cartesian[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)]该函数返回的是Pair类型的RDD，计算结果是当前RDD和other RDD中每个元素进行笛卡儿计算的结果。最后返回的是CartesianRDD。上手使用scala> val rdd1 = sc.makeRDD(List
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梁小明的博客
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Spark RDD 笛卡尔积 val left = sc.parallelize(List(1,2,3)) val right = sc.parallelize(List(3,4,5,6)) val out = left union right //返回所有元素新的RDD //{1,2,3,3,3,4,5,6} val insterstions = left intersection
Spark/pyspark RDD 笛卡尔积
木东的博客
05-03 3352
Spark RDD 笛卡尔积  pyspark上也有 [html] view plain copy val left  = sc.parallelize(List(1,2,3))  val right  = sc.parallelize(List(3,4,5,6))  val out = left union right //返回所有元素新的RDD //{1,2,3,
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