spark的RDD

最新推荐文章于 2025-04-13 18:39:45 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-13 18:39:45 发布 · 227 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了Spark中的弹性分布式数据集（RDD），一种可容错的数据结构。详细解释了RDD的创建方式，包括从外部数据集加载和从内存集合并行化。文章还探讨了RDD的操作类型——转换和动作，强调了RDD的惰性计算特性。

spark的RDD是一个分布式对象集合，每个RDD可以分为多个片（partitions）。分片可以在集群环境的不同节点上计算。

创建RDD的两种方式：加载外部数据集或者在驱动程序中部署对象集合。

1通过加载一个文本文件作为RDD

2 现有的内存集合把他传递给SparkContext的并行化方法。在shell中快速创建RDD

 

我们知道，RDD有两种操作  转换和动作，RDDs在转换过程中是惰性的，直到有动作才执行，将数据加载到RDD也是惰性方式，如sc.textFile()时，数据并没有加载，直到动过才加载数据

看返回值是不是RDD我们就能区分转换和动作

count()返回计数  take(10)返回前10条  collect()用来获取整个RDD（注意:整个数据集必须在一台机器上内存中才能使用collect()，所以不能用在大型数据上） 常见的做法是saveAsTextFile()或者saveAsSequenceFile()写到分布式存储系统中

 

Spark RDD编程
qq_42260493的博客
11-18 1301
对于内连接，对于给定的两个输入数据集(K,V1)和(K,V2)，只有在两个数据集中都存在的key才会被输出，最终得到一个(K,(V1,V2))类型的数据集。将每个元素传递到函数func中，并将结果 “拍扁” 返回为一个新的数据集（新RDD的元素个数与原本RDD的元素个数无必然联系）将rdd持久化到磁盘，表示将RDD作为反序列化的对象存储在JVM中，如果内存不足，超出的分区将会被存放在硬盘上。将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集（新RDD的元素个数等于原本RDD的元素个数）
mat格式转换成csv格式
IT_NEU_Lee的博客
10-28 8435
最近发现了一个超好的工具 也可以说是代码 值得推广 能够吧mat格式批量转变成csv格式 超赞 网上的大部分都不是特别好,很多代码都不能很好的运行,现在有个Python版本的,分享给大家 # coding=utf-8 import scipy.io as sio import pandas as pd import os def mat2csv(): """ 将当前目录...
Spark的rdd创建与操作
一碗竹叶青的博客
10-30 2949
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，从本地加载数据集或者从HDFS文件系统，HBASE，Cassandra，AmazonS3等外部数据源中加载数据集。 第二种：调用SparkContext的parmallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。 从文件系统中加载数据创建RDD Spark采用textfile（）方法从文件系统中加载数据创建RDD，该方法把文件的URL作为参数，这个URL可以是本地文件系统的地址，或者是分布式文件系统HDFS的地址，或
sparkRDD
2301_77165933的博客
11-06 2122
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。简单的来说RDD就是一个集合，一个将集合中数据存储在不同机器上的集合。一个Partitioner，即RDD的分片函数。
Spark RDD 常用操作详解
2501_90817086的博客
04-13 1099
定义转换函数... return (x, 1) # 返回元组（元素，1）# 应用自定义函数>>> rdd2 = rdd1.map(trans) # 使用函数名而非lambda。
Spark RDD
03-24 5万+
RDD是“Resilient Distributed Dataset”的缩写，从全称就可以了解到RDD的一些典型特性。Resilient（弹性）：RDD之间会形成有向无环图（DAG），如果RDD丢失了或者失效了，可以从父RDD重新计算得到。即容错性。Distributed（分布式）：RDD的数据是以逻辑分区的形式分布在集群的不同节点的。Dataset（数据集）：即RDD存储的数据记录，可以从外部数据生成RDD，例如Json文件，CSV文件，文本文件，数据库等。
Spark RDD 基本操作
热门推荐
03-24 5万+
下面以例子的方式详细介绍Spark RDD的这两种操作涉及的函数。
Spark RDD算子
weixin_61676991的博客
06-20 3132
​ reduceByKey()算子的作用对象是元素为(key,value)形式（Scala元组）的RDD，使用该算子可以将key相同的元素聚集到一起，最终把所有key相同的元素合并成一个元素。​ rightOuterJoin()算子的使用方法与leftOuterJoin()算子相反，其与数据库的右外连接类似，以右边的RDD为基准（例如rdd1.rightOuterJoin(rdd2)，以rdd2为基准），右边RDD的记录一定会存在。Spark会将RDD中的每个元素传入该函数的参数中。
Spark RDD常用操作训练(RDD操作)
2401_87153568的博客
03-11 2018
rdd = sc.parallelize([1,2,3,6,5,4,6,12,23]).groupBy(lambda x:x%3)#将元素分成3组，第1组x%3==0,第2组x%3==1,第3组x%3 ==2。sc.parallelize([1,2,3,4,5]).sortBy(lambda x:x,False).collect() #降序排列。输入：rdd1 = sc.parallelize([1,1,2,2,5])(8)归并(归类+合并计算):reduceByKey(lambda函数)
Spark RDD 的 compute 方法
z1941563559的博客
11-15 1746
computecompute是一个抽象方法，由具体的 RDD 子类（如HadoopRDD等）实现。：表示 RDD 的一个逻辑分区。：提供了当前任务的上下文信息，如任务 ID、分区 ID 等。：返回一个懒加载的迭代器，用于访问分区内的数据。computecompute是 RDD 中的关键方法，定义了如何读取和处理分区数据。惰性求值与迭代器：通过返回迭代器，compute实现了流式处理和内存优化。扩展性：不同类型的 RDD 通过重写compute，实现适合自己场景的数据读取和计算逻辑。
spark RDD介绍
weixin_39767869的博客
01-26 3111
一、RDD介绍 RDD(Resilient Distrobuted Dataset)是spark最基本的数据结构，是分布再集群各个不同节点的不可变的数据集合。 RDD 是spark处理过程中数据的逻辑表示 RDD在spark应用的不同阶段的数据结构表示 Resilient 弹性的，可以通过RDD Lineage图（DAG）进行重新计算，具有很好的容错性 DAG在spark 程序中如何工作： (1)编译器编译好程序代码 (2)Spark创建由各个RDD组成的操作算子图，形成DAG (3)当有Action算
hbase-rdd：Spark RDD从HBase读取，写入和删除
02-05
要将 Spark 与 HBase 集成，我们需要使用 `hbase-rdd` 库，它提供了 Spark 和 HBase 之间的桥梁。这个库允许我们将 HBase 表作为 RDD 处理，并且支持将 RDD 写回到 HBase。 1. **配置 Spark 与 HBase 连接** 在...
电影评分数据汇总（使用spark2.4+scala, 分析采用spark RDD的API. 数据集采用标准电影评分数据）.zip
03-27
【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载使用。...电影评分数据汇总,（使用spark2.4+scala完成, 分析采用spark RDD的API. 数据集采用标准电影评分数据）.zip
sparkRDD函数大全
02-28
spark rdd函数大全。spark rdd操作为core操作，虽然后续版本主要以dataset来操作，但是rdd操作也是不可忽略的一部分。
hadoop上传文件时WARN hdfs.DFSClient: DataStreamorg.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException)
IT_NEU_Lee的博客
09-15 3673
安装好Hadoop后一直没有用  今天往hdfs上传文件的时候突然出现如下bug,翻看别人的博客和相关查找后  发现是自己当时可能使用了两次hadoop namenode -format 命令   hadoop dfs -put ~/words.txt  /test DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is depreca...
Spark为什么要在Hadoop基础之上搭建
IT_NEU_Lee的博客
05-23 3445
今天突然想到这个问题   但网上都是些复制粘贴的内容    不能很好地解答   经过查找资料   我在这里给出我的说明  仅供参考：      尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势（速度快），但Spark并不能完全替代Hadoop，主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。（spark中也有MapReduce 但还有更多的用于处理的算子  相对来说处理更加多样化   更重...
python源码中明明没有逻辑代码 为什么还能执行呢
IT_NEU_Lee的博客
10-10 2747
最近看Python代码  按照一个函数递进的看下去,最后发现,遇到很多源码什么逻辑都没写,仅仅以一个pass  结尾           但却能得到应该得到的结果,这点真的很奇怪,上网查找后 觉得下面的说法还挺符合我的想法  在这里粘贴出来,以后学习深入后继续增加或者修改相关表述: python是C语言实现的，尽管有很多标准库是由python代码实现，但是涉及到底层支撑架构的功能还是C代码。...
Linux查看内存大小与内存插槽数
IT_NEU_Lee的博客
06-27 2266
查看内存插槽数:sudo dmidecode|grep -P -A5 "Memory\s+Device"|grep Size|grep -v Range 查看最大容量:sudo dmidecode | grep -P 'Maximum\s+Capacity'
启动hadoop成功后，再次启动datanode 和namenode都没有 但有nodeManager
IT_NEU_Lee的博客
07-24 1261
安装hadoop 启动后发现成功 但之后因为某些原因重新启动 发现重新启动不起来了 datanode和namenode都没有了 怎么找也找不到 但可以看到nodeManager还在 这是个什么幺蛾子 我重新删除log tmp文件夹 然后format 啊哈 没有一点用 最后发现后台进程中JVM占用了50010端口 这我就知道了 因为之前没有合理的关闭ha...
Spark Rdd
最新发布
04-30
好的，用户想了解Spark RDD的使用和概念。首先我需要回顾一下RDD的基本定义和核心特性。根据引用[3]，RDD是弹性分布式数据集的缩写，是Spark对不可变分布式数据集的抽象。这意味着RDD代表一个可以并行操作的元素集合...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值