什么是RDD、什么是算子、思维导图

最新推荐文章于 2025-05-13 15:33:19 发布
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分类专栏： 大数据 文章标签： spark 大数据 思维导图
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博客介绍了RDD和算子的相关知识，并配有思维导图。RDD是大数据处理中的重要概念，算子则用于对RDD进行操作，思维导图有助于梳理这些信息技术领域的关键内容。

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RDD编程初级实践
g_zihao的博客
06-10 801
RDD编程初级实践1、需求描述2、环境介绍3、数据来源描述4、数据上传及上传结果查看1.数据上传：2.数据读取：5、数据处理过程描述1.pyspark交互式编程2.编写独立应用程序实现数据去重3.编写独立应用程序实现求平均值问题 1、需求描述 在数据大爆炸的年代，随着数据的日益增长，数据的分析变得尤为重要。所谓数据分析就是将产品相关的数据收集整合，然后利用特定的方法去分析这些数据，从中发现规律或是得到结论。这些特定的方法可以包括专业的统计学、数学建模等，也可以从数据的维度和广度出发，数据收集或对比、总结相似
Spark中什么是RDD，什么是算子
wu1994226的博客
03-08 1044
Spark中什么是RDD，什么是算子 RDD(Resilient Distributed Dataset)，弹性分布式数据集。     RDD理解图   RDD是Spark数据结构最基本的抽象化概念之一。   本质上 RDD是不存数据的，存的是计算逻辑，打个比方：   有一个流水线工厂里面有工人RDD1、RDD2、RDD3当一个工件下来时RDD1做的是flatMap（）加工，做完之后，被加工后的工件传到RDD2那边做map（）加工，之后再传给RDD3做一些其他加工。 直到工件加工完成 出货为止。。。   
Spark思维导图之Spark RDD.png
06-11
Spark思维导图之Spark RDD.png
Spark思维导图之Spark RDD
02-17 361
转载于:https://www.cnblogs.com/QuestionsZhang/p/10390645.html
Spark RDD 论文详解（一）摘要和介绍
Shockang的博客
12-16 6344
前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系 目录 Spark RDD 论文详解（一）摘要和介绍 Spark RDD 论文详解（二）RDDs Spark RDD 论文详解（三）Spark 编程接口 Spark RDD 论文详解（四）表达 RDDs Spark RDD 论文详解（五）实现 Spark RDD 论文详解（六）评估 Spark RDD 论文详解
Spark RDD 论文详解（二）RDDs
Shockang的博客
12-16 5804
前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系 目录 Spark RDD 论文详解（一）摘要和介绍 Spark RDD 论文详解（二）RDDs Spark RDD 论文详解（三）Spark 编程接口 Spark RDD 论文详解（四）表达 RDDs Spark RDD 论文详解（五）实现 Spark RDD 论文详解（六）评估 Spark RDD 论文详解
Spark的RDD转换算子
2401_84152797的博客
05-03 885
其他的内容都可以按照路线图里面整理出来的知识点逐一去熟悉，学习，消化，不建议你去看书学习，最好是多看一些视频，把不懂地方反复看，学习了一节视频内容第二天一定要去复习，并总结成思维导图，形成树状知识网络结构，方便日后复习。这里还有一份很不错的《Java基础核心总结笔记》，特意跟大家分享出来目录：部分内容截图：《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门，即可获取！")//TODO 算子 -key-value类型//TODO 关闭环境sc.stop()
spark理论体系思维导图（用一张图了解spark）
鹿西西吧的博客
04-23 2430
简述Spark生态的组成及其相关组件的作用。 答：spark生态组成的主要组件以及组件的作用分别是： (1)spark core: 它是spark最基础，最核心的功能组件，是一种大数据分布式处理框架，建立在RDD之上，主要面向批处理，spark core负责如内存计算，任务调度，部署模式，故障恢复，存储管理等功能。它不仅实现了MapReduce的map函数和reduce函数及计算模型，还提供更多的其他算子。 (2) spark SQL： 该组件用于结构化数据处理，建立在Spark和Hive基础之上的数据仓.
Python大数据分析&人工智能教程 - Spark-RDD之Transformations算法（含源码及学习思维导图）
12-13
Python大数据分析&人工智能教程 - Spark-RDD之Transformations算法（含源码及学习思维导图） 本教程是一份专为Python开发者设计的大数据分析与人工智能学习资料，重点介绍了Spark中的RDD Transformations算法。教程...
Python大数据分析&人工智能教程 - Spark-RDD案例分析和实战（含案例源码和学习思维导图）
12-13
词频案例分析 wc 场景1. 统计单个文件 1） input 1/n个文件 ... 把每个文件传入到textFile, 得到rdd 重复如下方法： 文本内容的每一行转成一个个单词：flatMap 算子 一维 单词 ===》（单词, 1): map 算子 二维
大数据精选入门指南，包括大数据学习路线、大数据技术栈思维导图
04-01
大数据技术栈思维导图 大数据常用软件安装指南 一、Hadoop 分散文件存储系统 —— HDFS 多元计算框架——MapReduce 集群资源管理器 —— YARN Hadoop单机伪集群环境搭建 Hadoop 云服务环境搭建 HDFS使用Shell命令 ...
SparkRDD函数详解
布里啾啾迪布利多的博客
03-12 6928
1、RDD操作详解启动spark-shellspark-shell --master spark://node-1:70771.1 基本转换1)      mapmap是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。举例：scala> val a =sc.parallelize(1 to 9, 3)scala&gt...
Spark，在shell中运行RDD程序
2401_87076452的博客
05-12 326
/ 将元组的value按照key来分组，对所有的value执行聚合操作(相加)在根目录下可见out111文件，文件打开后可以看到，word2.txt文件内单词被拆分。在hdfs中/wcinput中创建一个文件：word2.txt在里面写几个单词。// 将单词转换为元组对象，key是单词，value是数字1。// 将单词进行切割，得到一个存储全部单词的RDD。// 收集RDD的数据并打印输出结果。// 将结果储存在out111中。// 读取文件，得到RDD。按住ctrl+D退出。
Spark SQL 运行架构详解（专业解释+番茄炒蛋例子解读）
全局可见
05-12 729
Spark SQL的运行过程可以想象成一个"SQL查询的加工流水线"，从原始SQL语句开始，经过多个阶段的处理和优化，最终变成分布式计算任务执行。主要流程如下： SQL Query → 解析 → 逻辑计划 → 优化 → 物理计划 → 执行 → 结果 2. 详细阶段解析 阶段1：SQL解析（Unresolved Logical Plan） 输入：用户提交的SQL查询语句处理：Spark使用ANTLR等解析器将SQL文本转换为语法树(AS
Spark基础介绍
最新发布
2301_81283441的博客
05-13 646
【代码】Spark基础介绍。
spark-哈希join介绍
认真学代码的shell
05-10 836
哈希算法是一种将任意大小的数据映射到固定大小的值（称为哈希值）的算法。哈希值通常是一个整数，用于快速定位或标识数据。问题解释解决方法Shuffle Join复杂度数据传输和分区复杂度为O(n)，网络开销较大。优化分区策略，减少数据传输量。Hash Join复杂度构建哈希表复杂度为O(n)，查找阶段复杂度为O(1)。使用高效哈希函数，减少碰撞。哈希碰撞不同输入生成相同哈希值，导致数据定位失败或性能下降。链地址法、开放地址法、双哈希法等。哈希分布不均匀某些桶过于拥挤，导致性能下降。
运行Spark程序-在Spark-shell——RDD
Betty_at的博客
05-13 767
RDD 是 Spark 的基础抽象，提供了灵活的分布式数据处理能力。理解 RDD 的分区、依赖、转换和行动操作是掌握 Spark 编程的关键。在实际应用中，对于结构化数据推荐使用更高级的 DataFrame/Dataset API，但 RDD 仍然适用于需要细粒度控制的复杂场景。
在sheel中运行Spark
2301_81557172的博客
05-13 439
在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。Resilient Distributed Dataset 叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，是分布式计算的实现载体，代表一个不可变，可分区，里面的元素并行计算的集合。RDD的分区是RDD数据存储的最小单位。举个生活中的例子：高考的时候，每个班的同学都打散到不同的考场，此时的高3（8）班就是一个抽象的概念，在实际中，这个班级的学生可能分布在5个不同的考场。
什么是RDD
03-27
<think>好的，用户想了解Apache Spark中RDD的定义及其作用。首先，我需要回顾一下RDD的基本概念，确保理解准确。根据提供的引用[1]，RDD全称是弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。它代表一个不可变、可分区、元素可并行计算的集合。这些特性是关键，需要详细解释。 接下来，要明确RDD的作用。引用[1]提到RDD具有数据流模型的特点，如自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。此外，RDD允许缓存工作集到内存，提升查询速度。需要将这些作用分点说明，并结合实际应用场景，比如迭代算法或交互式查询。 然后，检查用户提供的其他引用是否有补充信息。引用[3]展示了创建RDD的代码示例，可以引用来说明RDD的创建方式。引用[4]提到广播变量，虽然与RDD直接相关，但可能涉及到RDD的优化使用，但用户的问题主要集中在定义和作用，这部分可能暂时不需要深入。 需要确保回答结构清晰，先定义RDD，再分点说明其核心特性，最后阐述作用。同时，按照用户的系统级指令，所有行内数学表达式用$...$，但这个问题可能不涉及数学公式，但要注意代码块的使用。例如，引用[3]中的代码示例应使用代码块格式。 还要注意生成相关问题，可能需要围绕RDD的特性、创建方式、优化方法等展开。例如，如何创建RDD，RDD的容错机制如何实现，广播变量与RDD的关系等。 最后，检查引用是否正确标注，如引用[1]和引用[3]在回答中的使用位置，确保自然添加引用标识。同时，确保回答使用中文，符合格式要求。</think>### RDD的定义及作用 #### 1. RDD的定义 **RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）** 是Apache Spark中最核心的数据抽象，代表一个**不可变（Immutable）、可分区的分布式数据集合**，支持并行计算[^1]。 其核心特性包括： - **弹性（Resilient）**：通过血缘关系（Lineage）实现自动容错，数据丢失时可重新计算恢复。 - **分布式（Distributed）**：数据存储在集群多个节点上，天然支持横向扩展。 - **不可变性（Immutable）**：创建后不可修改，只能通过转换操作生成新RDD。 - **可分区（Partitioned）**：数据划分为多个分区，并行处理提升效率。 #### 2. RDD的作用 1. **并行计算** RDD将数据划分为多个分区，每个分区在集群节点上独立处理，例如： ```scala val data = sc.makeRDD("hadoop spark hive".split("\\s+")) // 创建包含3个分区的RDD ``` 此代码将字符串划分为3个单词并分布到不同节点处理[^3]。 2. **容错机制** RDD通过记录数据转换的血缘关系（如`map`、`filter`等操作）实现容错。若某分区丢失，可根据血缘重新计算，避免数据冗余存储。 3. **内存缓存优化** 支持将频繁使用的RDD缓存到内存中，例如迭代机器学习算法： ```scala val cachedRDD = rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) // 缓存RDD到内存 ``` 这显著减少重复计算开销。 4. **高效数据操作** 提供`map`、`reduce`、`join`等高阶函数，支持复杂数据处理。例如统计词频： ```scala data.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) ``` #### 3. 典型应用场景 - **迭代算法**（如PageRank） - **交互式查询**（通过缓存加速响应） - **流处理**（与Spark Streaming结合）[^2] ---
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