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用通俗的语言解释下：Spark 中的 RDD 是什么

将数据集划分为多个分片（Partition），就是为了能让一个数据集分散到不同机器上，从而利用多个机器的存储和计算资源，对数据进行并行处理。...尤其对于一些重要的中间计算结果，多选择持久化到外存，以避免宕机时重新计算。 RDD 是不可变（immutable）的。...只要知道起始集，和一个确定的变换序列，就能得到一个唯一确定的结果集，因此常用此方法来进行容错（lineage）。如某些分区数据丢了，只需要重放其所经历的算子序列即可。 那么，不可变有什么好处呢？...执行流程 从整体上理解，基于 RDD 的整个处理流程可以拆解为三个步骤： 将数据集从外部导入系统，变成初始 RDD。 将数据处理逻辑转换成一系列算子的组合，先后施加到 RDD 上。...Spark 划分执行过程 小结 在 RDD 的实现系统 Spark 中，对数据集进行一致性的抽象正是计算流水线（pipeline）得以存在和优化的精髓所在。

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Spark 基础（一）

可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...数据变换：可以对一个DataFrame对象执行多种不同的变换操作，如对列重命名、字面量转换、拆分、连接和修改某个列及配合 withColumn() 操作，还可对数据进行类型转换。...注意：DataFrame是不可变的，每次对DataFrame进行操作实际上都会返回一个新的DataFrame。...尤其是对于频繁查询和对小结果集做聚合操作的场景非常有用。此外，可以选择持久化到磁盘，这将有助于更长时间的维护这个数据集。...Spark SQL实战波士顿房价数据分析流程：数据读取：可以使用Spark将数据从本地文件系统或远程文件系统中读入，并存储为一个DataFrame对象。

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    Spark 理论基石 —— RDD

    常用的变换算子包括：map，filter 和 join。 RDD 没有选择不断的做检查点以进行容错，而是会记下 RDD 从最初的外存的数据集变化而来的变化路径，也就是其谱系（lineage）。...用户使用 RDD 时，首先将数据从持久化存储中通过变换（Transformations，如 map 或者 filter）将其载入内存，然后可以对 RDD 施加任何系统支持的一系列变换，最后利用动作（Action...当然，对于 RDD 本身来说，不限定于任何特定的语言表达。下面从执行流程与代码分发两个方面来详细说明下 Spark 是如何执行用户代码的。...开发者利用 Spark 提供的库编写驱动程序 （driver programe）以使用 Spark。驱动程序会定义一到多个 RDD，并对其进行各种变换。...Spark 提供的库会连接 Spark 集群，生成计算拓扑，并将拓扑分散到多个 workers 上去进行执行，同时记下变换的谱系（lineage）。

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    【赵渝强老师】Spark SQL的数据模型：DataFrame

    从图中可以看出RDD是一个Java对象的数据集合，而DataFrame增加了Schema的结构信息。因此可以把DataFrame看成是一张表，而DataFrame的表现形式也可以看成是RDD。...样本类类似于常规类，带有一个case 修饰符的类，在构建不可变类时，样本类非常有用，特别是在并发性和数据传输对象的上下文中。在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。...scala> val rdd1 = sc.textFile("/scott/emp.csv").map(_.split(","))（3）关联RDD和Schema。...scala> val rdd2 = sc.textFile("/scott/emp.csv").map(_.split(","))（4）将RDD中的数据映射成Row对象。...下面是具体的步骤。（1）为了便于操作，将people.json文件复制到用户的HOME目录下cp people.json /root（2）直接创建DataFrame。

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    横向对比三大分布式机器学习平台：Spark、PMLS、TensorFlow

    来源：机器之心 作者：Murat Demirbas 本文长度为3149字，建议阅读5分钟 本文为你介绍分布式机器学习平台所用的设计方法及未来研究方向。...RDD 是被分到了不同逻辑分区的对象的集合，这些逻辑分区是作为 in-memory 存储和处理的，带有到磁盘的 shuffle/overflow。...在一个 DAG 中，从顶点 A 到顶点 B 的边 E 表示：RDD B 是在 RDD A 上执行运算 E 后得到的结果。运算有两种：变换（transformation）和动作（action）。...变换（比如：映射、过滤、连接）是指在一个 RDD 上执行一种运算生成一个新的 RDD。 Spark 用户需要将计算建模为 DAG，从而在 RDD 上进行变换或运行动作。...这会带来大量额外开销，因为每次迭代都需要创造一个新的 RDD 来保存更新后的模型参数。更新模型涉及到在整个机器/磁盘上重排数据，这就限制了 Spark 的扩展性。

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    DAG算法在hadoop中的应用

    Spark: Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布数据集 是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现...RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。...RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。...元数据的结构是DAG（有向无环图），其中每一个“顶点”是RDD（包括生产该RDD的算子），从父RDD到子RDD有“边”，表示RDD间的依赖性。...它由客户端启动，分两个阶段：第一阶段记录变换算子序列、增量构建DAG图；第二阶段由行动算子触 发，DAGScheduler把DAG图转化为作业及其任务集。

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    Spark和MapReduce相比，都有哪些优势？

    涉及到大规模的生产时，由于每一个作坊都要独立处理原料采购、制作、存储、运输等等环节，需要花费大量的人力（计算资源）、物力（能源消耗）和运输（IO操作）。...（表格来源： Spark officially sets anew record in large-scale sorting ） 从表格中可以看出排序100TB的数据（1万亿条数据），Spark只用了...RDD抽象出一个被分区、不可变、且能并行操作的数据集；从HDFS读取的需要计算的数据，在经过处理后的中间结果会作为RDD单元缓存到内存当中，并可以作为下一次计算的输入信息。...因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建RDD的一系列变换序列（每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。...此时，需要通过Spark提供的checkpoint机制，以支持操作能够从checkpoint得到恢复。

    1.3K50

    深入理解XGBoost：分布式实现

    cache：将RDD元素从磁盘缓存到内存，相当于persist（MEMORY_ONLY）。...count：返回RDD中元素的个数。 saveAsTextFile：将数据以文本的形式存储到HDFS的指定目录。...DataFrame是一个具有列名的分布式数据集，可以近似看作关系数据库中的表，但DataFrame可以从多种数据源进行构建，如结构化数据文件、Hive中的表、RDD等。...字词的重要性随着它在文件中出现的次数呈正比增加，但也会随着它在语料库中出现的频率呈反比下降。 Word2Vec：其将文档中的每个单词都映射为一个唯一且固定长度的向量。...MLlib允许用户将特征提取/变换/选择、模型训练、数据预测等构成一个完整的Pipeline。XGBoost也可以作为Pipeline集成到Spark的机器学习工作流中。

    4.2K30

    SparkSQL

    因为Spark SQL了解数据内部结构，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。.../user.json") 从一个存在的RDD进行转换； 还可以从Hive Table进行查询返回。...如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换...…")].load("…") // format("…")：指定加载的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"text" // load("…")：在"csv...// save ("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"text"(单列DF)格式下需要传入保存数据的路径。

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    图解大数据 | 基于Spark RDD的大数据处理分析

    ，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...RDD是不可变的数据集合，每个分区数据是只读的。 RDD数据集要做逻辑分区(类似hadoop中的逻辑切片split)，每个分区可以单独在集群节点进行计算。...RDD不包含实际要处理的数据，而是在RDD中的分区名单中载明切片的信息。 数据已经在Hadoop的数据节点上了，只要在RDD中标明分区对应的数据所在位置、偏移量、数据长度即可，就类似元数据。...RDD spark也支持从多种外部数据源读取数据，包括HDFS、S3、Hbase、MongoDB等，如下图所示： [0aa1a79ff57711e9cf05f83dd22bb453.png] 3.RDD...4.RDD transformation与action 要对大数据进行处理，我们需要使用到一系列Spark RDD上可以变换与操作的算子，我们来重点理解一下spark的RDD transformation

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    Spark学习笔记

    Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据...它的集群由一个主服务器和多个从服务器组成。 Spark架构依赖于两个抽象： 弹性分布式数据集(RDD) 有向无环图(DAG) ?...在这里只读表示当你对一个 RDD 进行了操作,那么结果将会是一个新的 RDD, 这种情况放在代码里,假设变换前后都是使用同一个变量表示这一 RDD,RDD 里面的数据并不是真实的数据,而是一些元数据信息...性能优化 缓存 　　Spark中对于一个RDD执行多次算子(函数操作)的默认原理是这样的：每次你对一个RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头处计算一遍，计算出那个RDD来，然后再对这个RDD执行你的算子操作...首先要认识到的是, .Spark 本身就是一个基于内存的迭代式计算,所以如果程序从头到尾只有一个 Action 操作且子 RDD 只依赖于一个父RDD 的话,就不需要使用 cache 这个机制, RDD

    1.1K10

    Spark基础全解析

    通过RDD的ID和分区的index可以唯一确定对应数据块的编 号，从而通过底层存储层的接口中提取到数据进行处理。 不可变性 不可变性代表每一个RDD都是只读的，它所包含的分区信息不可以被改变。...从失败恢复的角度考虑，窄依赖的失败恢复更有效，因为它只需要重新计算丢失的父分区即可，而宽依赖牵涉到RDD各级的多个父分区。...当对 RDD 进行动作时，Spark 会从计算链的最后一个RDD开始，依次从上 一个RDD获取数据并执行计算逻辑，最后输出结果。...DataSet API DataSet也是不可变分布式的数据单元，它既有与RDD类似的各种转换和动作函 数定义，而且还享受Spark SQL优化过的执行引擎，使得数据搜索效率更高。...当动作操作执行时，Spark SQL的查询优化器会优化这个逻辑计划，并生成一个可以分布式执行的、包含分 区信息的物理计划。 DataSet所描述的数据都被组织到有名字的列中。 ?

    1.3K20

    Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

    05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率 DataFrame有如下特性...() //ratingDF.show(10, truncate = false) /* Dataset 从Spark1.6提出 Dataset = RDD + Schema...读取电影评分数据，从本地文件系统读取，封装数据至RDD中 val ratingRDD: RDD[String] = spark.read.textFile("datas/ml-1m/ratings.dat...无论是DSL编程还是SQL编程，性能一模一样，底层转换为RDD操作时，都是一样的：Catalyst 17-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至MySQL 将分析数据保持到MySQL表中，直接调用

    2.3K40

    基于Spark的分布式数据处理和机器学习技术【上进小菜猪大数据】

    Spark的核心概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）。RDD是一个可并行操作的不可变分布式对象集合，它能够跨多个节点进行分布式计算。...Spark的编程模型主要围绕RDD展开，通过一系列的转换和动作操作来对数据进行处理和计算。...下面是一个使用Spark进行数据处理的示例代码： import org.apache.spark._ import org.apache.spark.rdd.RDD ​ val conf = new SparkConf...data: DataFrame = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv") val labelIndexer...学习曲线：对于初学者来说，掌握Spark的概念和编程模型可能需要一定的学习曲线。熟悉RDD、转换操作和动作操作等概念，以及正确使用Spark的API和工具，需要一定的时间和实践。

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    Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

    05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率 DataFrame有如下特性...() //ratingDF.show(10, truncate = false) /* Dataset 从Spark1.6提出 Dataset = RDD + Schema...读取电影评分数据，从本地文件系统读取，封装数据至RDD中 val ratingRDD: RDD[String] = spark.read.textFile("datas/ml-1m/ratings.dat...无论是DSL编程还是SQL编程，性能一模一样，底层转换为RDD操作时，都是一样的：Catalyst 17-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至MySQL 将分析数据保持到MySQL表中，直接调用

    2.6K50

    横向对比三大分布式机器学习平台：Spark、PMLS、TensorFlow

    RDD 是被分到了不同逻辑分区的对象的集合，这些逻辑分区是作为 in-memory 存储和处理的，带有到磁盘的 shuffle/overflow。...在一个 DAG 中，从顶点 A 到顶点 B 的边 E 表示：RDD B 是在 RDD A 上执行运算 E 后得到的结果。运算有两种：变换（transformation）和动作（action）。...变换（比如：映射、过滤、连接）是指在一个 RDD 上执行一种运算生成一个新的 RDD。 ? Spark 用户需要将计算建模为 DAG，从而在 RDD 上进行变换或运行动作。...这会带来大量额外开销，因为每次迭代都需要创造一个新的 RDD 来保存更新后的模型参数。更新模型涉及到在整个机器/磁盘上重排数据，这就限制了 Spark 的扩展性。...TensorFlow 使用节点和边的有向图来表示计算。节点表示计算，状态可变。而边则表示多维数据数组（张量），在节点之间传输。

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    2021年大数据Spark（二十四）：SparkSQL数据抽象

    使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率。...方式二：指定下标，知道类型 方式三：通过As转换类型 Dataset 引入 Spark在Spark 1.3版本中引入了Dataframe，DataFrame是组织到命名列中的分布式数据集合，但是有如下几点限制...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset...RDD： RDD（Resilient Distributed Datasets）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，源码中是一个抽象类，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合...Spark能够以二进制的形式序列化数据到JVM堆以外（off-heap：非堆）的内存，这些内存直接受操作系统管理，也就不再受JVM的限制和GC的困扰了。但是DataFrame不是类型安全的。

    1.2K10

    Spark会把数据都载入到内存么？

    如果已经熟悉Spark的就略过吧。 前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。...比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache...RDD的本质是什么 一个RDD 本质上是一个函数，而RDD的变换不过是函数的嵌套。...假设某个时刻拿到了一条数据A,这个A会立刻被map里的函数处理得到B（完成了转换）,然后开始写入到HDFS上。其他数据重复如此。...这些存在内存的数据就表示了某个RDD处理后的结果。这个才是说为啥Spark是内存计算引擎的地方。在MR里，你是要放到HDFS里的，但Spark允许你把中间结果放内存里。

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