Spark RDD

RDD与MapReduce对比
最新推荐文章于 2025-09-13 12:54:57 发布
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本文对比了RDD与MapReduce的数据处理方式，指出MapReduce在迭代和交互操作中存在的问题，如大量数据复制、磁盘I/O及序列化操作导致计算效率降低。而RDD通过将中间结果保存在内存中，减少了数据处理的开销，提高了并行计算效率。

RDD是Spark对数据的抽象，本文将介绍它与MapReduce的区别以及它的优势

MapReduce存在的问题

  • MapReduce上的迭代操作

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可以看到一个MapReduce作业处理的结果只能存放在硬盘当中，当另一个MapReduce作业去读取这个结果时又得从硬盘读取到内存中，这就产生了大量的数据复制，磁盘I/O，数据的序列化操作，这些多余的操作就使得整个计算系统变慢。

  • MapReduce上的交互操作

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是同样每次查询数据都需要到磁盘里读取数据

使用RDD的操作模型及优势

  • RDD的迭代操作

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可以看到它将一个MapReduce作业的中间结果放到了内存当中，这样别的作业来读取所依赖的结果时速度很快。当内存不够时，它同样会将数据存放到磁盘当中。

  • RDD的交互操作

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当不同的查询都需要一个数据集的时候，直接从内存查询就足够了，当一个数据集被多个作业同时需要时它也支持将数据复制到各个机器上面

总而言之RDD是一个分布式的(基于HDFS)存储在内存中的数据集，使数据以更少的开销在不同的作业上共享，提高并行计算的效率

sparkRDD
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​ 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。
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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)
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Spark Rdd
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