减少地图的rdd - 腾讯云开发者社区

Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。 c、RDD之间的依赖关系。...RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。...(otherDataset) 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD intersection(otherDataset) 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD distinct(...RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。...当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。

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Spark RDD的Shuffle

Shuffle的概念来自Hadoop的MapReduce计算过程。当对一个RDD的某个分区进行操作而无法精确知道依赖前一个RDD的哪个分区时，依赖关系变成了依赖前一个RDD的所有分区。...比如，几乎所有类型的RDD操作，都涉及按key对RDD成员进行重组，将具有相同key但分布在不同节点上的成员聚合到一个节点上，以便对它们的value进行操作。...这个重组的过程就是Shuffle操作。因为Shuffle操作会涉及数据的传输，所以成本特别高，而且过程复杂。下面以reduceByKey为例来介绍。...在进行reduce操作之前，单词“Spark”可能分布在不同的机器节点上，此时需要先把它们汇聚到一个节点上，这个汇聚的过程就是Shuffle，下图所示。 ...因为Shuffle操作的结果其实是一次调度的Stage的结果，而一次Stage包含许多Task，缓存下来还是很划算的。Shuffle使用的本地磁盘目录由spark.local.dir属性项指定。

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Spark RDD的Transformation

RDD的Transformation是指由一个RDD生成新RDD的过程，比如前面使用的flatMap、map、filter操作都返回一个新的RDD对象，类型是MapPartitionsRDD，它是RDD...所有的RDD Transformation都只是生成了RDD之间的计算关系以及计算方法，并没有进行真正的计算。...RDD Transformation生成的RDD对象的依赖关系除了RDD创建过程会生成新的RDD外，RDD Transformation也会生成新的RDD，并且设置与前一个RDD的依赖关系。...结合每一个RDD的数据和它们之间的依赖关系，每个RDD都可以按依赖链追溯它的祖先，这些依赖链接就是RDD重建的基础。因此，理解了RDD依赖，也就理解了RDD的重建容错机制。下面以map为例进行介绍。...在Spark中，RDD是有依赖关系的，这种依赖关系有两种类型。窄依赖。依赖上级RDD的部分分区。 Shuffle依赖。依赖上级RDD的所有分区。对应类的关系如下图所示。

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【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 中的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 中的元素去重 )

一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 RDD#filter 方法可以根据指定的条件过滤 RDD 对象中的元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#filter...保留元素 ; 返回 False 删除元素 ; 3、代码示例 - RDD#filter 方法示例下面代码中的核心代码是 : # 创建一个包含整数的 RDD rdd = sc.parallelize([...#distinct 方法 1、RDD#distinct 方法简介 RDD#distinct 方法用于对 RDD 中的数据进行去重操作 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#distinct...方法不会修改原来的 RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD 对象的 distinct 方法 , 不需要传入任何参数 ; new_rdd = old_rdd.distinct() 上述代码中 ,...old_rdd 是原始 RDD 对象 , new_rdd 是元素去重后的新的 RDD 对象 ; 2、代码示例 - RDD#distinct 方法示例代码示例 : """ PySpark 数据处理 "

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Spark RDD的Action

RDD的Action是相对Transformation的另一种操作。...Transformation代表计算的中间过程，从一个RDD生成新的RDD；而Action代表计算的结束，一次Action调用之后，不再生成新的RDD，结果返回到Driver程序。...鉴于Action具有这样的特点，所以Action操作是不可以在RDD Transformation内部调用的。...比如，下面的调用是不允许的： rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x) Transformation只是建立计算关系，而Action才是实际的执行者。...比如在count的实现中，先提交Job去集群上运行，返回结果到Driver程序，然后调用sum方法获取数量： /** * 返回RDD中的元素数RDD */ def count(): Long = sc.runJob

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3.4 RDD的计算

3.4 RDD的计算 3.4.1 Ta s k简介原始的RDD经过一系列转换后，会在最后一个RDD上触发一个动作，这个动作会生成一个Job。...RDD的org.apache.spark.rdd.RDD#iterator。...RDD的所有依赖被清除，这就意味着RDD的转换的计算链（compute chain）等信息都被清除。...答案就在org.apache.spark.rdd.RDD#dependencies的实现，它会首先判断当前的RDD是否已经Checkpoint过，如果有，那么RDD的依赖就变成了对应的CheckpointRDD...} 3.4.5 RDD的计算逻辑 RDD的计算逻辑在org.apache.spark.rdd.RDD#compute中实现。

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什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!

通过val rdd1=sc.textFile(文件) 如果这个文件大小的block个数小于等于2，它产生的rdd的分区数就是2 如果这个文件大小的block个数大于2，它产生的rdd的分区数跟文件的block...比如： rdd2=rdd1.map(x=>(x,1)) rdd2的结果是通过rdd1调用了map方法生成，那么rdd2就依赖于rdd1的结果对其他RDD的依赖列表，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的...分区函数的作用：它是决定了原始rdd的数据会流入到下面rdd的哪些分区中。...大大减少数据的网络传输，提升性能。这里就运用到了大数据中移动数据不如移动计算理念。...3.RDD特点 RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

一、对RDD操作的本质 RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类: 输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD 转换的RDD: 如MapPartitionsRDD...，一条数据被各个RDD所包裹的函数处理。...Transformation不会立即执行，只是记录这些操作，操作后生成新的RDD Action会执行前边的Transformation所有操作，不再生成RDD，而是返回具体的结果 RDD中的所有转换都是延迟加载的...at :24 发现返回的是RDD[Int]，因为sortBy中传递的仅仅是排序规则，排序仅仅改变数据的顺序，而不会改变数据的类型。...，取出的是一个个的List(如ListList("a b c", "a b b")和List("e f g", "a f g")等)，所以操作的是RDD中的List，第二个flatMap取出的是scala

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【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

的分布式计算引擎 ; RDD 是 Spark 的基本数据单元 , 该数据结构是只读的 , 不可写入更改 ; RDD 对象是通过 SparkContext 执行环境入口对象创建的 ; SparkContext...; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中处理的所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...: 大数据处理过程中使用的计算方法 , 也都定义在了 RDD 对象中 ; 计算结果 : 使用 RDD 中的计算方法对 RDD 中的数据进行计算处理 , 获得的结果数据也是封装在 RDD 对象中的 ; PySpark...中 , 通过 SparkContext 执行环境入口对象读取基础数据到 RDD 对象中 , 调用 RDD 对象中的计算方法 , 对 RDD 对象中的数据进行处理 , 得到新的 RDD 对象其中有...上一次的计算结果 , 再次对新的 RDD 对象中的数据进行处理 , 执行上述若干次计算 , 会得到一个最终的 RDD 对象 , 其中就是数据处理结果 , 将其保存到文件中 , 或者写入到数据库中 ;

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了解Spark中的RDD

RDD设计背景 RDD被设计用来减少IO出现的，提供了一中抽象的数据结构，不用担心的底层数据的分布式特性。只需将具体的应用逻辑将一些列转换进行处理。不同的RDD之间的转换操作形成依实现管道话。...RDD提供的是一种高度受限的共享内存模型，既RDD是只读的记录分区的集合，不能直接修改，只能给予文档sing的物理存储中的数据来创建RDD，或者是从其他RDD操作上执行转换操作得到新的RDD。...两类的操作区别是转换是用来转换RDD得到新的RDD，行动操作是接收RDD但是返回的就不是RDD了，是值或者其他集合等内容。...假如我们在输入数据的时候，已经把数据进行了协同划分，比如我们在数据处理的时候进行的了根据键值分区，把属于多个父RDD的其中一个区的key落在了子RDD的一个分区里面，不产生在父RDD的一个分区落在子RDD...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。阶段进行划分 1.

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spark rdd的另类解读

1 Spark的RDD 提到Spark必说RDD，RDD是Spark的核心，如果没有对RDD的深入理解，是很难写好spark程序的，但是网上对RDD的解释一般都属于人云亦云、鹦鹉学舌，基本都没有加入自己的理解...spark源码中RDD是个表示数据的基类，在这个基类之上衍生了很多的子RDD，不同的子RDD具有不同的功能，但是他们都要具备的能力就是能够被切分(partition)，比如从HDFS读取数据，那么会有hadoopRDD...转换图中每个长方形都是一个RDD，但是他们表示的数据结构不同，注意，这里用的是”表示“，而不是”存储“，例如lines这个RDD，就是最原始的文本行，而errors这个RDD，则只表示以”ERROR“...一个RDD的血统，就是如上图那样的一系列处理逻辑，spark会为每个RDD记录其血统，借用范伟的经典小品的桥段，spark知道每个RDD的子集是”怎么没的“（变形变没的）以及这个子集是 ”怎么来的“（变形变来的...2) RDD在transform时，并非每处理一条就交给下一个RDD，而是使用小批量的方式传递，也属于优化的内容，后续讲解。

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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法用于按照指定的键对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法接受一个函数作为参数 , 该函数从...RDD 中的每个元素提取排序键 ; 根据传入 sortBy 方法的函数参数和其它参数 , 将 RDD 中的元素按升序或降序进行排序 , 同时还可以指定新的 RDD 对象的分区数...; 返回值说明 : 返回一个新的 RDD 对象 , 其中的元素是按照指定的排序键进行排序的结果 ; 2、RDD#sortBy 传入的函数参数分析 RDD#sortBy 传入的函数参数类型为 :...: ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据的列表中的元素转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element...的个数 rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a, b: a + b) print("统计单词 : ", rdd4.collect()) # 对 rdd4 中的数据进行排序

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Spark中的RDD介绍

我们在Java程序中定义的那个类型是JavaRDD,实际上是在是对本身的RDD类型的一个封装，我们想亲密接触RDD，直接翻翻这部分的源码，我们看下图一：图一:Rdd源码头注释可能也是这部分源码是重中之重...而且，我们通过继承结构可以看到，RDD的子类就是一堆一堆的，可以知道这部分具体实现就是对应不同数据数据进行的处理，统一作为RDD使用。 ? 图三:RDD的定义 ?...图五:RDD可以重复被使用的接下来的是介绍的存储和运行过程，RDD的存储有点像我们的hdfs中的block一样。...spark认为内存中的计算是快速的，所以当作业失败的时候，我们只需要从源头rdd再计算一次就可以得到整目标rdd，为了实现这个，我们需要追溯rdd血缘信息，所以每个rdd都保留了依赖的信息。...这里的例子就是hdfs中block所在的位置，很明显，如果计算的节点恰好是block这部分数据的节点，那就大量减少网络传输了。

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RDD的几种创建方式

RDD的数据默认的情况下是存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。...(弹性的特性) 二、创建RDD的三种方式在RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。 ...当我们，在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行transformation(转换)操作，来获取其他的RDD。 ...Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD 使用本地文件创建RDD 使用HDFS文件创建RDD 2.1 应用场景使用程序中的集合创建RDD，主要用于进行测试...RDD，应该是最常用的生产环境处理方式，主要可以针对HDFS上存储的大数据，进行离线批处理操作 2.2 实际操作 2.2.1 并行化创建RDD 如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No4)——《RDD中的函数传递》

本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第四篇，为大家带来的是RDD中的函数传递的内容。该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...---- 5.RDD中的函数传递在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的...Boolean = { s.contains(query) } //过滤出包含字符串的RDD def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String]...= { rdd.filter(isMatch) } //过滤出包含字符串的RDD def getMatche2(rdd: RDD[String]): RDD[String] =...x => x.contains(query_)) } ---- 本次的分享就到这里，受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友记得点赞关注哟~下一篇博客No5将为大家带来RDD依赖关系的内容讲解

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Spark RDD中的持久化

虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。当然，也可以选择不使用内存，而是仅仅保存到磁盘中。...所以，现在Spark使用持久化（persistence）这一更广泛的名称。如果一个RDD不止一次被用到，那么就可以持久化它，这样可以大幅提升程序的性能，甚至达10倍以上。...默认情况下，RDD只使用一次，用完即扔，再次使用时需要重新计算得到，而持久化操作避免了这里的重复计算，实际测试也显示持久化对性能提升明显，这也是Spark刚出现时被人称为内存计算的原因。...持久化的方法是调用persist()函数，除了持久化至内存中，还可以在persist()中指定storage level参数使用其他的类型。...，总共两份副本，可提升可用性此外，RDD.unpersist()方法可以删除持久化。

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PySpark｜比RDD更快的DataFrame

02 DataFrame的作用对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...03 创建DataFrame 上一篇中我们了解了如何创建RDD，在创建DataFrame的时候，我们可以直接基于RDD进行转换。...示例操作如下 spark.read.json() 生成RDD： stringJSONRDD = sc.parallelize((""" { "id": "123", "name": "Katie...spark.sql("select * from swimmersJSON").collect() 05 DF和RDD的交互操作 printSchema() 该方法可以用来打印出每个列的数据类型，我们称之为打印模式...模式并创建RDD。

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大数据随记 —— RDD 的创建

一、从集合（内存）中创建 RDD Spark 会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是形成一个 RDD。...RDD 的 partition 数量，比如 parallelize(arr,10)。...二、从加载文件（外存）创建 RDD Spark 支持使用任何 Hadoop 所支持的存储系统上的文件创建 RDD，例如 HDFS、HBase 等文件。...通过调用 SparkContext 的 textFile() 方法，可以针对本地文件或 HDFS 文件创建 RDD。通过读取文件来创建 RDD，文件中的每一行就是 RDD 中的一个元素。...转换成新的 RDD 将会在 RDD 的转换中讲解。

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DataFrame与RDD的互操作

参考官网 http://spark.apache.org/docs/2.2.0/sql-programming-guide.html#interoperating-with-rdds DataFrame和RDD...互操作的两种方式比较： 1）反射推导式：case class 前提：事先需要知道字段、字段类型 2）编程式：Row 如果第一种情况不能满足要求（事先不知道列等schema信息）...Inferring the Schema Using Reflection Programmatically Specifying the Schema import org.apache.spark.rdd.RDD...SparkSession.builder().appName("DataFrameRDDApp").master("local[2]").getOrCreate(); // Create an RDD...infos where age > 30").show() } case class Info(id: Int, name: String, age: Int) } 查看源码，发现里面的注释写的挺好

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spark中的rdd的持久化

rdd的全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集） rdd的操作有两种transfrom和action。...transfrom并不引发真正的rdd计算，action才会引发真正的rdd计算。 rdd的持久化是便于rdd计算的重复使用。...在rdd参与第一次计算后，设置rdd的存储级别可以保持rdd计算后的值在内存中。(1)另外，只有未曾设置存储级别的rdd才能设置存储级别，设置了存储级别的rdd不能修改其存储级别。...(2)(1)的举例如下：rdd1要经过transform1得到rdd2,然后在一个循环L内rdd2进行transform2和action1。...如果设置了rdd1的存储级别，那么循环L的第二次循环起，只需要从rdd2开始计算就好了，而不用向第一次循环时从rdd1开始计算。

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Spark核心RDD、什么是RDD、RDD的属性、创建RDD、RDD的依赖以及缓存、

Spark RDD的Shuffle

Spark RDD的Transformation

【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 中的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 中的元素去重 )

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