为什么要学习Spark？...♀️ Q6: 什么是惰性执行 这是RDD的一个特性，在RDD中的算子可以分为Transform算子和Action算子，其中Transform算子的操作都不会真正执行，只会记录一下依赖关系，直到遇见了Action...) 下面我们就来对比一下使用缓存能给我们的Spark程序带来多大的效率提升吧，我们先构造一个程序运行时长测量器。...2）executor-memory 这里指的是每一个执行器的内存大小，内存越大当然对于程序运行是很好的了，但是也不是无节制地大下去，同样受我们集群资源的限制。...而为什么使用了这些操作就容易导致数据倾斜呢？大多数情况就是进行操作的key分布不均，然后使得大量的数据集中在同一个处理节点上，从而发生了数据倾斜。
还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...微信图片_20200709201425.jpg但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？...但是每个Spark RDD中连续调用多个map类算子，Spark任务是对数据在一次循环遍历中完成还是每个map算子都进行一次循环遍历呢？ 答案很确定：不需要对每个map算子都进行循环遍历。...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。...var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2) rdd1.count 【 3 】 >> take take用于获取RDD中从
还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...但是每个Spark RDD中连续调用多个map类算子，Spark任务是对数据在一次循环遍历中完成还是每个map算子都进行一次循环遍历呢？ 答案很确定：不需要对每个map算子都进行循环遍历。...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。...var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2) rdd1.count 【 3 】 >> take take用于获取RDD中从0
扩展阅读 第一章 RDD详解 1.1 什么是RDD 1.1.1 为什么要有RDD在许多迭代式算法(比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘中，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入...但是，之前的MapReduce框架采用非循环式的数据流模型，把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。...，这个功能必须是可交换且可并联的 collect() 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 count() 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 first() 返回RDD的第一个元素...都是Action操作,但是以上代码在spark-shell中执行看不到输出结果, 原因是传给foreach和foreachPartition的计算函数是在各个分区执行的,即在集群中的各个Worker上执行的...提交Task–>Worker上的Executor执行Task 第八章 RDD累加器和广播变量 在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，
spark.count() ?...driver端，一般数据量巨大的时候还是不要调用collect函数()否则会撑爆dirver服务器 虽然我们项目中暂时的确是用collect()把4000多万数据加载到dirver上了- =） spark.take...的操作 collect: 返回RDD中的所有元素 rdd.collect() count: RDD中的元素的个数 countByValue: 返回各元素在RDD中出现的次数 : eg:rdd.countByValue...聚合操作 21.在scala中使用reduceByKey()和mapValues()计算每个值对应的平均值 这个过程是这样的 首先通过mapValues函数，将value转化为了(2,1),(3,1)...22.并行度问题 在执行聚合操作或者分组操作的时候，可以要求Spark使用给定的分区数，Spark始终尝试根据集群的大小推出一个有意义的默认值，但是有时候可能要对并行度进行调优来获取更好的性能。
Spark MLlib 历史比较长，在1.0 以前的版本即已经包含了，提供的算法实现都是基于原始的 RDD。...•spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API，可以用来构建机器学习工作流（PipeLine）。...这种方式给我们提供了更灵活的方法，更符合机器学习过程的特点，也更容易从其他语言迁移。Spark官方推荐使用spark.ml。...如果新的算法能够适用于机器学习管道的概念，就应该将其放到spark.ml包中，如：特征提取器和转换器。...Spark在机器学习方面的发展非常快，目前已经支持了主流的统计和机器学习算法。纵观所有基于分布式架构的开源机器学习库，MLlib可以算是计算效率最高的。
1.Reduce 2.collect 3.count 4.take 5.saveAsTextTile 6.countByKey 7.foreach Reduce案例： private static...rdd中的元素 // 而使用collect操作，将分布在远程集群上的doubleNumbers RDD的数据拉取到本地 // 这种方式，一般不建议使用，因为如果rdd中的数据量比较大的话，比如超过...= numbers.count() println(count) } Take操作 java版本 private static void take() { // 创建SparkConf和JavaSparkContext...操作，统计它有多少个元素 // take操作，与collect类似，也是从远程集群上，获取rdd的数据 // 但是collect是获取rdd的所有数据，take只是获取前n个数据 List<...，保存在HFDS文件中 // 但是要注意，我们这里只能指定文件夹，也就是目录 // 那么实际上，会保存为目录中的/double_number.txt/part-00000文件 doubleNumbers.saveAsTextFile
行动算子是spark中的另一种操作，它们用于从一个RDD中收集数据，或者从一个RDD中计算结果，如collect、reduce、count等。...总之，转换算子和行动算子之间有着紧密的联系，转换算子用于创建RDD，行动算子用于从RDD中收集数据和计算结果。...RDD中存在，但是第二个RDD中不存在的元素。...它可以在RDD、DataFrame和Dataset之间使用， 其中RDD和DataFrame可以使用join算子连接，而Dataset则可以使用joinWith算子连接。...rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4)) println(rdd.count()) } take算子 take 返回RDD的前n个元素所组合而成的数组 结果：
RDD中的数据集进行逻辑分区，每个分区可以单独在集群节点 进行计算。可以包含任何java,scala，python和自定义类型。 RDD是只读的记录分区集合。RDD具有容错机制。...在job间进行数据共享。内存的IO速率高于网络和disk的10 ~ 100之间。...3.对其他rdd的依赖列表 4.可选，如果是KeyValueRDD的话，可以带分区类。...count() //统计rdd元素的个数 reduce() //聚合,返回一个值。...first //取出第一个元素take(1) take // takeSample (withReplacement,num, [seed]) takeOrdered
由于我工作中比较常用的是Python，所以就用把Python相关的命令总结一下。下一阶段再深入学习Java和Scala。这一篇总结第一章-第三章的重点内容。...而Action操作才会实际触发Spark计算，对RDD计算出一个结果，并把结果返回到内存或hdfs中，如count()，first()等。...但是这种方式并不是很好，因为你需要把你的整个数据集放在内存里，如果数据量比较大，会很占内存。所以，可以在测试的时候用这种方式，简单快速。...RDD还有很多其他的操作命令，譬如collect()，count()，take()，top()，countByValue()，foreach()等，限于篇幅，就不一一表述了。...2.def函数 会将整个对象传递过去，但是最好不要传递一个带字段引用的函数。如果你传递的对象是某个对象的成员，或者在某个函数中引用了一个整个字段，会报错。举个例子： ?
的环境设置文件（.Rprofile）中增加一行 Sys.setenv(SPARK_HOME=”/usr/local/spark-1.4.0”) 两个配置文件，.Renviron和.Rprofile。...在39机器上跑的 collect将sparkDF转化成DF Collects all the elements of a Spark DataFrame and coerces them into an...= n(dist_df$housingname)) %>% collect > local_df city count 1 \t\x9a 5...该案例是一个很好的sparkR的使用案例，国内翻译过来不够全面，想深入研究的请看原文：http://minimaxir.com/2017/01/amazon-spark/ 使用面对R语言的新的升级包，...我可以使用一个spark_connect（）命令轻松启动本地Spark集群，并使用单个spark_read_csv（）命令很快将整个CSV加载到集群中。
我们当然可以用for循环执行，但是在spark当中更好的办法是使用map。...获取结果的RDD主要是take，top和collect，这三种没什么特别的用法，简单介绍一下。 其中collect是获取所有结果，会返回所有的元素。...take和top都需要传入一个参数指定条数，take是从RDD中返回指定条数的结果，top是从RDD中返回最前面的若干条结果，top和take的用法完全一样，唯一的区别就是拿到的结果是否是最前面的。...我们注意到我们在使用parallelize创造数据的时候多加了一个参数2，这个2表示分区数。简单可以理解成数组[1, 3, 4, 7]会被分成两部分，但是我们直接collect的话还是原值。...这样我们就可以把若干个操作合并在一起执行，从而减少消耗的计算资源，对于分布式计算框架而言，性能是非常重要的指标，理解了这一点，spark为什么会做出这样的设计也就很容易理解了。
在Hadoop发行版中，CDH5和HDP2都已经集成了Spark，只是集成的版本比官方的版本要略低一些。...选择最新的稳定版本，注意选择“Pre-built”开头的版本，比如当前最新版本是1.6.1，通常下载spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz文件，文件名中带“-bin-”即是预编译好的版本...我把别人的库都拖下来了，就是想尝试Spark的分布式环境，你就给我看这个啊？ 上面说的是单机的环境部署，可用于开发与测试，只是Spark支持的部署方式的其中一种。...从使用率上来说，应该是YARN被使用得最多，因为通常是直接使用发行版本中的Spark集成套件，CDH和HDP中都已经把Spark和YARN集成了，不用特别关注。...take(n): 从RDD里面取出前n个值。 collect(): 返回全部的RDD元素。 sum(): 求和。 count(): 求个数。
这一小节的内容算是对pyspark入门的一个ending了，全文主要是参考学习了美团Spark性能优化指南的基础篇和高级篇内容，主体脉络和这两篇文章是一样的，只不过是基于自己学习后的理解进行了一次总结复盘...) 下面我们就来对比一下使用缓存能给我们的Spark程序带来多大的效率提升吧，我们先构造一个程序运行时长测量器。...代码中需要重复调用RDD1 五次，所以没有缓存的话，差不多每次都要6秒，总共需要耗时26秒左右，但是，做了缓存，每次就只需要3s不到，总共需要耗时17秒左右。...key，把相同key拉到同一个节点上进行聚合计算，这种操作必然就是有大量的数据网络传输与磁盘读写操作，性能往往不是很好的。...rdd_small_bc = sc.broadcast(rdd1.collect()) # step2：从Executor中获取存入字典便于后续map操作 rdd_small_dict = dict(
Spark算子总结 spark 算子分为两类：transformation和Action 1.常用spark action val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5..._+_) ---- count 统计元素数量 rdd1.count ---- top 取最大的n个 rdd1.top(2) 对数据集进行排序，然后取出最大的两个 take 取出前i个元素，不排序...rdd1.take(2) ---- first(similer to take(1)) rdd1.first ---- takeOrdered rdd1.takeOrdered(3) ---- checkpoint...比, 得5再和234比得5 –> 5和6789比,得9 –> 5 + (5+9) 下面是其他一些例子 val rdd2 = sc.parallelize(List("a","b","c","d","...，对分区内部的元素进行操作) mergeCombiners: (C, C) => C，该函数把2个元素C(两个分区的已经合并的元素)合并 (这个操作在不同分区间进行) 每个分区中每个key中value
RDD 概念与特性 RDD是Spark最重要的抽象。spark统一建立在抽象的RDD之上。设计一个通用的编程抽象，使得spark可以应对各种场合的大数据情景。...但是每个分区对应一个数据block 分区是个逻辑概念，新旧分区可能是同一块内存。（重要的优化，节约资源。）。在函数式编程，经常使用常量，但是很费内存，rdd的这种优化非常实用。...： collect() RDD.collect() 返回RDD中的所有元素。...take() RDD.take(n) 返回RDD中的n个元素 top() RDD.top(N)...RDD的工作流程 RDD把操作记录程DAG图，记录各个DAG中的转换关系 无论进行了多少次转换，只有真正遇到action的时候才真正计算 ?
Spark有几种部署的模式，单机版、集群版等等，平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试、但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便，只能通过Log的形式进行数据分析...第二部分的图表，显示了触发action的job名字，它通常是某个count,collect等操作。...有spark基础的人都应该知道，在spark中rdd的计算分为两类，一类是transform转换操作，一类是action操作，只有action操作才会触发真正的rdd计算。...像我们使用的yarn作为资源管理系统，在yarn的日志中就可以直接看到这些输出信息了。这在数据量很大的时候，做一些show()（默认显示20），count() 或者 take(10)的时候会很方便。...5 合理利用缓存 在Spark的计算中，不太建议直接使用cache，万一cache的量很大，可能导致内存溢出。
`count()` 2.`collect()` 3.`take()` 4.`takeOrdered(num, key=None)` 5....() 该操作不接受参数，返回一个long类型值，代表rdd的元素个数 pyspark.RDD.count 正好测试一下 rdd_test 经过 map 和 flatMap 之后的不同之处 # the...pyspark.RDD.collect 3.take() 返回RDD的前n个元素(无特定顺序) (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.take...和map类似，但是由于foreach是行动操作，所以可以执行一些输出类的函数，比如print操作 pyspark.RDD.foreach 10.countByValue() 将此 RDD 中每个唯一值的计数作为...初始值zeroV把RDD中的每个分区的元素聚合，然后把每个分区聚合结果再聚合; 聚合的过程其实和reduce类似，但是不满足交换律 这里有个细节要注意，fold是对每个分区（each partition
如果你使用过 Apache Spark，你可能对此比较熟悉。但是，不像 Spark，Tuplex 不会调用 Python 解释器。...这个库的缺点在于它无法在任何 REPL 环境中工作。但是，我们的数据科学家喜欢 Jupyter Notebook。实际上，multiprocessing 根本就不是并行执行技术。...至少，如果你使用 Spark 或任何标准 Python 模块进行处理，至少会出现这种情况。 错误处理是 Tuplex 中的一种自动操作。它将忽略有错误的那一个，并返回其他的。...你可能需要将配置存储在生产环境中的文件中。YAML 文件是一种处理不同配置以及在开发和测试团队之间传递的极佳方法。...不过，它的设置很简单，其语法和配置也非常灵活。 Tuplex 最酷的地方在于它方便地异常处理。在数据管道中的错误处理从未如此简单。它很好地结合了交互式外壳和 Jupiter Notebook。
Spark 行动算子源码分析 action算子都是直接调用sc.runJob(this, func _), 在调用时将func传给分区执行，并在调用后，在Driver端对数据在执行自定义的函数。...count 算子 返回RDD中的元素个数。...是将分区迭代器转换为Array, 返回driver后在将其统一回收到一个数组中。...take 算子 取RDD中前num个元素，其工作原理为首先扫描一个分区，根据该分区的结果来估计还需要扫描分区的个数。...否则就通过filter和map，进行collect获取对应的值。 aggregate 算子 聚合分区内的元素，回收分区聚合结果，并将其应用于合并函数。
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