Spark之RDD

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博客介绍了Spark RDD弹性分布式数据集，其具有分布式、高容错和弹性三大特点。

Spark RDD弹性分布式数据集【三大特点:分布式，高容错，弹性】

Spark学习之路 （三）Spark之RDD
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
02-12 777
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 欢迎关注github《大数据成神之路》 目录 一、RDD的概述 1.1　什么是RDD？ 1.2　RDD的属性 1.3　WordCount粗图解RDD 二、RDD的创建方式 2.1　通过读取文件生成的 2.2　通过并行化的方式创建RDD 2.3　其他方式 三、RDD编程API 3.1　Transformation 3.2　Action 3.3　Spark WordCount代码编写 3.4　WordCount执行过程图 四、RDD的宽依赖和窄依赖 4.1　R
Spark之RDD,常用的分析算子大全 分组聚合,排序,重分区,连接合并等算子
qq_55006020的博客
10-08 1946
Spark之RDD,常用的分析算子大全 分组聚合,排序,重分区,连接合并等算子
Spark之RDD弹性特性
weixin_30650859的博客
06-04 389
　　RDD作为弹性分布式数据集，它的弹性具体体现在以下七个方面。 1．自动进行内存和磁盘数据存储的切换 　　Spark会优先把数据放到内存中，如果内存实在放不下，会放到磁盘里面，不但能计算内存放下的数据，也能计算内存放不下的数据。如果实际数据大于内存，则要考虑数据放置策略和优化算法。当应用程序内存不足时，Spark应用程序将数据自动从内存存储切换到磁盘存储，以保障其高效运行。 2．基于Lin...
spark RDD 的弹性
Chain的博客
11-02 1467
hadoop 的MapReduce是基于数据集的,位置感知，容错 负载均衡 基于数据集的处理：从物理存储上加载数据，然后操作数据，然后写入物理存储设备； 基于数据集的操作不适应的场景： 1，不适合于大量的迭代 2，交互式查询 重点是：基于数据流的方式 不能够复用曾经的结果或者中间计算结果; spark RDD是基于工作集的。工作流和工作集的共同特点：位置感知，自动容错，负载均衡等。 spark的......
Spark大数据分与实践笔记（第三章 Spark RDD 弹性分布式数据集-01）
Lydia868的专栏
08-19 1332
传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大星的磁盘I0操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。RDD是Spark提供的最重要的抽象概念，我们可以将RDD理解为一个分布式存储在集群中的大型数据集合，不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实现管道化，从而避免了中间结果的V/O操作，提高数据处理的速度和性能。接下来，本章将针对RDD进行详细讲解。
Spark RDD：弹性分布式数据集
wackycrazy的专栏
04-18 788
RDD是只读的、分区记录的集合一个RDD的生成只有两种途径： 基于内存集合或稳定物理存储中的数据集执行确定性操作通过在已有的RDD上执行转换操作 RDD具有自动容错、位置感知和可伸缩性特点RDD不需要物化，RDD通过Lineage来重建丢失的分区：一个RDD中包含了如何从其他RDD衍生所必须的相关信息，从而不需要检查点就可以重构丢失的数据分区RDD只支持粗粒度转换，即一个操作会被应用在RD
Spark计算模型RDD
Running_Tiger的博客
03-05 2106
Spark计算模型RDD1. RDD概述1.1 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，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数据缓存在内存中，后续的查询能够重用这些数据，这极大地提升了查询
Spark之RDD内核原理，RDD的缓存机制,RDD算子优化之缓存优化
qq_55006020的博客
10-10 1463
Spark之RDD的内核原理，RDD的缓存机制，也可以说是RDD的优化手段之一
Spark之RDD,RDD的介绍,RDD的特点,RDD的创建,RDD的分区,RDD的小文件读取
qq_55006020的博客
10-07 607
Spark之RDD,RDD的介绍,RDD的特点,RDD的创建,RDD的分区,RDD的小文件读取
Spark之RDD理解（分区策略）
weixin_45425054的博客
02-20 847
RDD理解 首先在理解RDD之前，我们要知道Spark的运行流程，大致分为Standalone模式和跑在其它调度器上，如yarn和Mesos，而最常见的就是跑在yarn上，跑在yarn上还分为Client和Cluster两种模式。 区别在于： Client模式的Driver跑在了当前本地机器上而不是集群上，当本地机器与集群机器所在地距离远时会受到网速影响较大，输出结果和运行日志直接输出到控制台上，开发中适合做调试用 Cluster模式Driver跑在集群上，当本地机器与集群机器所在地距离远时会受到网速影响较
Spark RDD简介及RDD在Spark中的地位
lin1270473045的博客
12-21 423
1.Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset)，指的是一个 只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 2.RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同Worker节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集） 3.RDD...
Spark RDD (Resilient Distributed Datasets) 弹性分布式数据集
多头注意力探索Now
04-28 1009
Spark RDD设计思路理解
Spark RDD（弹性分布式数据集）
weixin_47243236的博客
12-09 1007
1. RDD 1.1 RDD 是什么 RDD（Resilient Distributed Dataset）：弹性分布式数据集，是 Spark 对数据集的抽象，代表一个只读、不可变、可分区、其中元素可进行并行计算的集合，并且是可跨越集群节点进行并行操作的有容错机制的集合。 RDD 是通过 Hadoop 文件系统（HDFS）中文件或者驱动程序中现有的 Scala 集合开始，然后对其进行转换来创建的。 1.2 RDD 特性 A list of partitions RDD 是一个包含多个分区的列表
Spark RDD(分布式弹性数据集)
蓝色格子ren的博客
07-24 687
分布式弹性数据集(RDD)是一个不可变型分布式对象集合，这些元素分布在集群中的多个节点上。RDD是Spark中使用的基本对象。他们是不可变型集合，用于表示数据，并且内置了可靠性以及故障恢复能力。 Spark RDD是弹性的，并具备容错能力，它使得Spark能在出现故障时恢复RDD。不可变性使得RDD一旦被创建就是只读的。可对RDD进行转换从而创建新的RDD，但原始RDD在原始RDD在创建后永远都不会被修改的。这使得RDD能不受争用和其他同步问题的影响。 RDD的分布式天性则是由于RDD只包含数据的一个引用，
Spark----RDD（弹性分布式数据集）
Maverick_曲流觞的博客
04-20 2658
RDD，RDD是什么？为么需要RDD？，RDD的五大属性，WordCount中的RDD的五大属性，如何创建RDD？RDD的操作，基本算子/操作/方法/API，分区操作，重分区操作，聚合操作，四个有key函数的`区别`，关联操作，排序操作，RDD的缓存/持久化，cache和persist，checkpoint检查点，共享变量，Shuffle本质
大数据开发之Spark（RDD弹性分布式数据集）
key_honghao的博客
01-23 1850
1、hashpartitioner源码解读case _ =>false2、自定义分区器要实现自定义分区器，需要继承org.apache.spark.partitioner类，并实现下面三个方法。1）numpartitions：int：返回创建出来的分区数2）getpartition(key:any)：int：返回给定键的分区编号（0到numpartitions-1）3）equals()：java判断相等性的标准方法。
Spark RDD弹性表现和来源
天高任鸟飞，海阔凭鱼跃
02-09 576
hadoop 的MapReduce是基于数据集的,位置感知，容错 负载均衡 基于数据集的处理：从物理存储上加载数据，然后操作数据，然后写入物理存储设备； 基于数据集的操作不适应的场景： 1，不适合于大量的迭代 2，交互式查询 重点是：基于数据流的方式 不能够复用曾经的结果或者中间计算结果; spark RDD是基于工作集的 工作流和工作集的共同特点：位置感知，自动容错，负载均衡等...
Spark 弹性分布数据集RDD的介绍
weixin_44616592的博客
07-07 1015
一、弹性分布数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布数据集,它是整个Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变,可分区,里面元素可以并行计算集合,RDD具有数据流模型的一些特点:自动容错,位置感知调度可伸缩性,RDD允许用户在执行多查询的时候显示的将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用这个工作集,极大地提高查询效率 1.1 RDD的弹性体现 1.存储的弹性: 内存和磁盘的 2.自动切换容错弹性: 数据可以丢失 3.自动恢复计算弹性:计算出错重试机
物联网应用层安全威胁_赛普拉斯：物联网设备面临的安全威胁分析
weixin_35924773的博客
12-15 428
众所周知，物联网(IoT)设备预计将无处不在。这些由半导体驱动的设备将推动每一个可想象的过程实现智能化。从简单的开灯到门诊护理或工厂控制等更复杂的过程，通过传感、处理和云连接，物联网设备将大幅提高工作效率。应用场景多种多样，它们的发展前景和影响力也将不可估量。然而，互联设备的日益“智能化”也带来了安全挑战。例如，传统的照明控制相对原始，它是一个带有物理开关的电源电路。要对开关进行操作则需要物理上接...
spark中RDD
最新发布
03-18
### Apache Spark 中 RDD 的使用与原理 #### 1. RDD 基本概念 RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是 Spark 的核心抽象之一。它表示一个不可变的、分区化的集合，可以在集群节点之间分布存储[^3]。RDD 支持两种主要的操作：转换（Transformation）和行动（Action）。这些操作使得开发者能够高效地处理大规模的数据。 #### 2. RDD 特性 以下是 RDD 的一些重要特性： - **只读性**：一旦创建，RDD 数据不能被修改。 - **可分区化**：RDD 可以划分为多个分区，分布在不同的节点上进行并行计算。 - **容错性**：通过记录血缘关系（Lineage），即使某些节点失败，也可以重新计算丢失的部分。 - **持久化支持**：可以选择将 RDD 缓存到内存或磁盘中，从而提高重复使用的效率。 #### 3. RDD 创建方式 RDD 主要可以通过以下几种方式进行创建： - **从外部数据源加载**：例如 HDFS 文件或其他分布式文件系统中的数据。 - **基于已有的 Scala/Python 集合对象**：可以直接将本地集合转化为 RDD。 - **通过对现有 RDD 进行转换**：通过 Transformation 操作生成新的 RDD。 下面是一段简单的代码示例展示如何创建 RDD： ```scala // 导入必要的库 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} // 初始化 Spark 上下文 val conf = new SparkConf().setAppName("Example").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) // 从集合创建 RDD val data = List(1, 2, 3, 4, 5) val rddFromList = sc.parallelize(data) // 从文件创建 RDD val fileRdd = sc.textFile("path/to/file.txt") // 执行 Action 查看结果 rddFromList.collect().foreach(println) fileRdd.foreach(println) ``` 上述代码展示了如何从列表和平面文件分别创建 RDD 并打印其内容[^2]。 #### 4. 转换与行动 ##### 转换（Transformations） 转换是一种返回新 RDD 的懒惰操作。常见的转换包括 `map`、`filter` 和 `reduceByKey` 等。它们不会立即执行，而是构建 DAG 图等待后续触发。 例子如下： ```scala // 使用 map 对每个元素平方 val squaredRdd = rddFromList.map(x => x * x) // 使用 filter 筛选出偶数 val evenNumbers = rddFromList.filter(_ % 2 == 0) ``` ##### 行动（Actions） 行动会触发改写后的实际计算过程，并返回最终结果或者将数据保存至外部存储。典型的行动有 `collect`、`count` 和 `saveAsTextFile`。 例子如下： ```scala // 计算总数量 val countResult = rddFromList.count() // 将结果保存为文本文件 evenNumbers.saveAsTextFile("output/even_numbers") ``` #### 5. 宽依赖与窄依赖 在 Spark 的内部机制中，RDD 的依赖关系决定了 Stage 的划分。如果两个 RDD 存在宽依赖，则意味着需要 shuffle 操作；而窄依赖则不需要 shuffle，因此性能更优[^4]。 #### 6. 总结 RDD 是 Spark 处理大数据的基础组件，具有丰富的特性和强大的灵活性。尽管现代版本逐渐推广 DataFrame 和 DataSet API，但对于底层控制需求较高的场景，RDD 仍然是不可或缺的选择。 ---
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