Spark rdd

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Spark RDD编程
qq_42260493的博客
11-18 1323
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）
精选资源
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...
sparkRDD
2301_77165933的博客
11-06 2136
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 1133
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 3149
​ 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 2043
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 1763
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 3123
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
Spark RDD特点
McGrady_Durant的博客
08-11 2126
RDD: resilient distributed dataset 弹性分布式数据集 *就是一个数据集合 *分布式的: rdd执行并行计算 *弹性:通过算子可以完成对RDD的转换处理 RDD的特点 1.不可变: RDD一旦生成，就不会再改变;根据需要可以做转换生成新的RDD 2分区: RDD是并行计算。rdd本身自带的有分区 计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据，如果RDD是通过其他RDD转换而来，则c
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。
网球比赛YOLO视觉分析.zip
01-07
网球比赛YOLO视觉分析.zip
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）
01-07
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE 14节点电力系统的碳排放流计算方法，并提供了Matlab代码实现，属于顶级EI期刊级别的研究成果复现。该方法通过建立电力系统中各节点的碳排放流动模型，结合潮流计算与电源出力特性，量化不同机组和线路的碳排放责任，进而实现对电力系统低碳运行的评估与优化。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及仿真步骤，适用于电力系统低碳化分析与碳足迹追踪研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源系统低碳化研究的专业技术人员，尤其适合致力于高水平论文复现与算法开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于电力系统碳排放流的精确建模与可视化分析；②支撑“双碳”背景下电网低碳调度、绿色电力溯源与碳配额分配等应用场景；③为撰写高水平学术论文（如EI/SCI）提供可复现的技术路径与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合IEEE 14节点系统标准数据，逐步运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解碳流分配逻辑与矩阵运算实现方式，同时可拓展至其他节点系统以验证算法通用性。
Android多线程下载
01-07
源码地址： https://pan.quark.cn/s/dcbecb73e50d M3U8-Downloader-Build Release Download M3U8-Downloader 直接下载 M3U8-Downloader是基于Electron框架开发的一款可以下载、播放HLS视频流的APP，功能特点如下： 流程原理图 -- -- 官网 M3U8-Downloader 官网 QQ交流群：341972319 点我加QQ交流群 获取M3U8视频地址 在chrome浏览器打开视频网页，按下F12,页签点击到Network页面，在Filter框里输入"m3u8",然后按F5刷新页面，如果网页里的视频使用的是HLS源，就可以在这里捕获到视频流地址，然后选中右键 Copy -> Copy Link Address. 提供m3u8源地址，下载并无损转码Mp4文件 自定义头添加-视频教程 下载可执行包 [推荐] 蓝奏下载 Windows 、Linux、MacOS 下载 下载 Releases下载 运行源码 NodeJS开发环境搭建 安装NodeJs最新版，NodeJs Download Clone 代码 在任意文件夹下新建一个文件夹存放代码，并执行以下命令 Yarn 环境安装 Package 依赖安装 运行M3U8-Downloader 打包发布 Enjoy it 赞赏 赞赏链接
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究
最新发布
01-07
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4，采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术，实现对电机反电动势或磁链的估算，进而完成无传感器矢量控制（FOC）。同时，研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证（可能使用Simulink）以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试，旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法；②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化；③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习，有条件者应在实验平台上进行验证，重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
QSPI协议解析包(基于PulseView软件使用)
01-07
1. 在PulseView软件中，可用于解析QSPI协议 2. 当前作者只验证过QSPI的4线写指令、单线读指令，其他指令暂未验证。
Supervisely转YOLOv5格式工具.zip
01-07
Supervisely转YOLOv5格式工具.zip
Spark Rdd
04-30
<think>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，具有容错性。 接下来，我需要解释RDD的五大特性，包括分区、依赖关系、计算函数、分区器以及优先位置。这些都是RDD的核心概念，用户需要清楚这些特性如何支持容错和高效计算。 然后要讲RDD的创建方式。常见的有从外部数据源加载，比如HDFS或本地文件系统，或者通过转换已有的RDD生成新的RDD。需要举一些例子，比如parallelize方法或者textFile方法。 关于RDD的操作，分为转换（Transformations）和动作（Actions）。转换是惰性的，只有触发动作时才会执行。这里可以举一些常用的转换和动作的例子，如map、filter、reduceByKey，以及collect、count等。同时要注意区分宽依赖和窄依赖，宽依赖会触发shuffle，影响性能。 容错机制方面，RDD通过血统（Lineage）来恢复丢失的分区。每个RDD记录了自己是如何从其他RDD转换而来的，这样在节点失败时可以根据这些信息重新计算丢失的数据，而不需要复制多份数据。 另外，用户可能对RDD在Spark生态系统中的位置感兴趣。比如，DStream是Spark Streaming的基础，由一系列RDD组成，如引用[1]和[2]提到的。而结构化流（Structured Streaming）则是基于DataFrame，优化更多，但底层可能还是利用了RDD的特性。 需要提到RDD的适用场景，比如需要低延迟操作、精细控制数据分区，或者使用非结构化数据时。同时也要指出当需要更高级优化时，DataFrame或Dataset可能更合适，如引用[5]提到的转换器和预测器的例子，虽然那更多是ML库的内容，但能说明生态系统的多样性。 最后，生成的相关问题需要覆盖RDD与其他组件的比较，比如DStream和DataFrame，以及优化方法、容错机制和适用场景。这样用户如果有进一步的问题，可以继续深入。</think>### Spark RDD 核心概念与使用详解 #### 一、RDD 基础定义 **弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）** 是 Spark 的底层核心抽象，代表一个**不可变、分区的数据集合**，支持并行操作[^3]。其核心特性可总结为五大要素： - **分区列表**：数据被划分为多个分区（Partition），每个分区在集群节点上分布式存储 - **依赖关系**：记录父 RDD 到子 RDD 的转换关系（窄依赖/宽依赖） - **计算函数**：用于从父 RDD 计算当前分区的函数 - **分区器**：定义数据分布规则（如 HashPartitioner） - **优先位置列表**：标识数据分片的最佳计算位置（数据本地性优化） #### 二、RDD 创建方式 1. **从外部数据源加载**： ```python # 从本地文件创建 rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/file.txt") # 从集合创建 rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5]) ``` 2. **通过转换操作生成**： ```python mapped_rdd = rdd.map(lambda x: x*2) filtered_rdd = rdd.filter(lambda x: x>3) ``` #### 三、核心操作类型 | 操作类型 | 特点 | 示例 | |---------|------|------| | **Transformations**（转换） | 惰性执行，生成新 RDD | `map()`, `filter()`, `groupByKey()` | | **Actions**（动作） | 触发实际计算 | `collect()`, `count()`, `saveAsTextFile()` | | **宽依赖操作** | 涉及数据重分布（Shuffle） | `join()`, `reduceByKey()` | #### 四、容错机制 通过**血统（Lineage）**实现容错： $$ \text{RDD}_n = f(\text{RDD}_{n-1}) = f_{n} \circ f_{n-1} \circ \cdots \circ f_1(\text{原始数据}) $$ 当某个分区丢失时，Spark 可根据这个依赖链重新计算该分区[^3]。 #### 五、应用模式示例 ```python # 词频统计经典案例 lines = sc.textFile("hdfs://...") words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) pairs = words.map(lambda word: (word, 1)) counts = pairs.reduceByKey(lambda a,b: a+b) counts.saveAsTextFile("hdfs://output") ``` #### 六、与流处理的关联 在 Spark Streaming 中，DStream 本质上是**时间维度上的 RDD 序列**： $$ \text{DStream} = \{ \text{RDD}_t \mid t \in \text{时间窗口} \} $$ 每个微批处理实际上是对 RDD 的操作[^1][^2]。
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