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了解Spark中的RDD

RDD在操作中是属于惰性调用，只有到达‘’行动‘’这个操作之后，才会开始进行真正的计算。...但是由于RDD在设计中数据至刻度，不可更改，这就造成我们必须进行RDD的转换，将父RDD转换成子RDD。...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....Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。

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举例说明Spark RDD的分区、依赖

:00:08 INFO SparkContext: Created broadcast 0 from textFile at :21 textFileRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...size:2 scala> scala> val flatMapRDD = textFileRDD.flatMap(_.split(" ")) flatMapRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...的每个分区依赖父RDD的哪些分区 dependency包含RDD成员，即子RDD依赖的父RDD，该RDD的compute函数说明了对该父RDD的分区进行怎么样的计算能得到子RDD的分区 该父RDD中同样包含...上例中打印出的dependency.RDD如下： MapPartitionsRDD[1] at textFile at :21 MapPartitionsRDD[2] at flatMap...都有一个编号，在回朔的过程中，每向上回朔一次变回得到一个或多个相对父RDD，这时系统会判断该RDD是否存在（即被缓存），如果存在则停止回朔，如果不存在则一直向上回朔到某个RDD存在或到最初RDD的数据源为止

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    Spark中的RDD介绍

    我们在研究WordCount的时候碰到了很多诸如JavaRDD、Function之类的字眼，其实这些个代码逻辑就是我们以后日日夜夜不断去写去改的那部分程序了，从某种程度上来讲，完成一道spark的作业题...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...这部分没啥问题，程序员记得是三个单词缩写就完事了。后面部分告诉我们是RDD是spark中的抽象，代表一组不可变的，分区存储的，而且还可以被并行操作计算的集合。 ?...所谓的分区存储，其实就是数据被切割分布式在集群中的各个节点上，我们很自然可以知道，各个计算节点在计算部分数据的时候，计算过程自然是并行的。...实际情况我们也好理解，我们在写程序的时候 可以看成是对一条数据进行操作，但是实际对应rdd的转换来说，是partition中的每一条数据都是需要转换的。 ?

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    Spark学习记录|RDD分区的那些事

    以前在工作中主要写Spark SQL相关的代码，对于RDD的学习有些疏漏。本周工作中学习了一些简单的RDD的知识，主要是关于RDD分区相关的内容。...接下来就介绍一下在这一过程中的一些学习收获。 1、RDD特性-分区列表 Spark中的RDD是被分区的，每一个分区都会被一个计算任务（Task处理），分区数决定了并行计算的数量。...在宽依赖中，一个父RDD的Partition会被多个子RDD所使用。宽依赖也很常见，如我们下文要介绍的groupByKey和repartition。...utm_source=oschina-app 当然，我们也可以在创建时指定RDD的分区数量： val n_estimators_rdd = spark.sparkContext.parallelize(...所以，在将一个分区较多的RDD重新分区为分区较少的RDD时，尽量使用coalesce算子。

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    Spark RDD中的持久化

    持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。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。

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    什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!

    看了前面的几篇Spark博客，相信大家对于Spark的基本概念以及不同模式下的环境部署问题已经搞明白了。但其中，我们曾提到过Spark程序的核心，也就是弹性分布式数据集(RDD)。...代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 2.RDD的属性 ?...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。...3.4 缓存 如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算...如下图所示，RDD-1经过一系列的转换后得到RDD-n并保存到hdfs，RDD-1在这一过程中会有个中间结果，如果将其缓存到内存，那么在随后的RDD-1转换到RDD-m这一过程中，就不会计算其之前的RDD

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    Spark笔记7-RDD持久化和分区

    RDD.cache() 等价于RDD.persist(memory_only)，表示缓存在内存中 Memory_and_disk 先将结果存入内存中，如果内存不够，再存入磁盘中 unpersist...触发从头到尾的计算，将结果存入缓存中 print(','.join(rdd.collect())) # 使用上面缓存的结果，不必再次从头到尾的进行计算，使用缓存的RDD 分区 优点 增加并行度：RDD...分区被保存在不同的节点上，在多个节点上同时进行计算 减小通信开销。...分区之后，只需要将events中的所有数据和userData中的部分数据进行操作 分区原则 原则是尽量使得：分区个数 = 集群中CPU核心数目。...data.repartition(2) # 重新设置分区数目为2 自定义分区 spark自带的分区方式 哈希分区 hash partitioner 区域分区 range partitioner 自定义分区

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    Spark Core快速入门系列(10) | Key-Value 类型 RDD 的数据分区器

    Hash 分区为当前的默认分区，Spark 中分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 过程后属于哪个分区和 Reduce 的个数. 一....scala> val rdd2 = rdd1.partitionBy(new HashPartitioner(3)) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int...重新分区 val rdd3 = rdd1.partitionBy(new HashPartitioner(5)) // 检测RDD3的分区情况 val rdd4: RDD[(Int...RangePartitioner 作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大，但是分区内的元素是不能保证顺序的...第二步：判断key在rangeBounds中所处的范围，给出该key值在下一个RDD中的分区id下标；该分区器要求 RDD 中的 KEY 类型必须是可以排序的.

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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...(rdd) match1.collect().foreach(println) } } 3.运行程序 Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException...isMatch()是定义在Search这个类中的，实际上调用的是this. isMatch()，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor...在这个方法中所调用的方法query是定义在Search这个类中的字段，实际上调用的是this. query，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor

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    spark中的rdd的持久化

    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。...rdd的持久化操作有cache()和presist()函数这两种方式。 ---- Spark最重要的一个功能，就是在不同操作间，持久化（或缓存）一个数据集在内存中。...缓存是用Spark构建迭代算法的关键。你可以用persist()或cache()方法来标记一个要被持久化的RDD，然后一旦首次被一个动作（Action）触发计算，它将会被保留在计算结点的内存中并重用。...Cache有容错机制，如果RDD的任一分区丢失了，通过使用原先创建它的转换操作，它将会被自动重算（不需要全部重算，只计算丢失的部分）。...否则，重新计算一个分区的速度，和与从硬盘中读取基本差不多快。

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    键值对操作

    在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...这些操作列在了下表： 5. 数据分区 在分布式程序中,通信的代价是很大的,因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。...要解决这一问题也很简单:在程序开始时,对userData 表使用 partitionBy() 转化操作,将这张表转为哈希分区。...以 保 持 不 变,由于在构建 userData 时 调 用 了 partitionBy() ,Spark 就 知 道 了 该 RDD 是 根 据 键 的 哈 希 值 来 分区的,这样在调用 join(...（个人理解，有误请指正） 注意： 在 Python 中,你不能将 HashPartitioner 对象传给 partitionBy ,而需要把需要的分区数传递过去(例如 rdd.partitionBy

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    spark分区与任务切分

    我们都知道在spark中，RDD是其基本的抽象数据集，其中每个RDD由多个Partition组成。...在job的运行期间，参与运算的Parttion数据分布在多台机器中，进行并行计算，所以分区是计算大数据量的措施。 分区数越多越好吗？...在这种情况下，要更改应该重新分区的分区数 但有时候你需要为你的应用程序，调整分区的大小，或者使用另一种分区方案。 设置多大分区数 ？...Spark只能为RDD的每个分区运行1个并发任务，最多可以为集群中的核心数量。因此，如果您有一个包含50个内核的群集，您希望您的RDD至少有50个分区（可能是该分区的2-3倍）。...100) 请注意，Spark禁用拆分压缩文件，并创建只有1个分区的RDD。

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    Spark中RDD的运行机制

    Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上，基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成，从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务。...每个 RDD 可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个 RDD 的不同分区可以保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。...在进行故障恢复时，Spark 会对数据检查点开销和重新计算 RDD 分区的开销进行比较，从而自动选择最优的恢复策略。 1.4....阶段的划分 Spark 通过分析各个 RDD 的依赖关系生成了 DAG ，再通过分析各个 RDD 中的分区之间的依赖关系来决定如何划分阶段，具体划分方法是：在 DAG 中进行反向解析，遇到宽依赖就断开，...RDD 运行过程 通过上述对 RDD 概念、依赖关系和阶段划分的介绍，结合之前介绍的 Spark 运行基本流程，这里再总结一下 RDD 在 Spark 架构中的运行过程（如下图所示）： 创建 RDD

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    专栏 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

    3.行动操作(Action) 数据分区：数据比较大时，可以用partitionBy()转化为哈希分区。即通过向partitionBy传递一个spark.HashPartitioner对象来实现该操作。...在Python中不能将HashPartitioner对象传递给partitionBy，只需要把需要的分区数传递过去（如 rdd.partitionBy(100)）。...在spark中，会为生成的结果RDD设好分区方式的操作有：cogroup()，groupWith()，join()，leftOuterJoin()，rightOutJoin，groupByKey()，reduceByKey...最后三种只有当父RDD有分区方式时，结果RDD才会有分区RDD。其他的操作生成的结果都不会存在特定的分区方式。 自定义分区方式： ? 数据的读取与保存 文件格式 ? 文本文件 ? JSON ?...所以Transformation中的累加器最好只在调试中使用。 广播变量 广播变量允许程序员缓存一个只读的变量在每台机器上面，而不是每个任务保存一份拷贝。

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    【赵渝强老师】Spark中的RDD

    通过RDD也提供缓存的机制，可以极大地提高数据处理的速度。  视频讲解如下：一、RDD的组成  在WordCount示例中，每一步都是生成一个新的RDD用于保存这一步的结果。...二、RDD的特性  在了解了RDD的基本概念后，那么RDD又具有什么样的特性呢？Spark RDD的源码中关于RDD的特性做了如下的解释。...用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU内核的数目。一个计算每个分区的函数  Spark中RDD的计算是以分区为单位。...提示：如果在计算过程中丢失了某个分区的数据，Spark可以通过这个依赖关系重新进行计算，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。...一个存储了读取每个分区优先位置（preferred location）的列表  根据这个列表的信息，Spark在进行任务调度的时候会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置，这样可以提高处理数据的效率

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    Transformation转换算子之Key-Value类型

    (conf) partitionBy() 将RDD[K,V]中的K按照指定Partitioner重新进行分区； 如果原有的RDD和新的RDD是一致的话就不进行分区，否则会产生Shuffle过程。...使用HashPartitioner 作为 partitionBy的分区器 // HashPartitioner 需要指定一个分区数 val rdd2: RDD[(String, Int)] = rdd.partitionBy...40), (数学,21), (英语,50), (英语,100)) 程序运行时会将数据写入缓冲区中（MapReduce流程差不多），缓冲区处于内存中，无法无限存入数据，所以会溢写入磁盘中。...在不影响程序最终结果的情况下使用combiner可以更好的提高效率，在reduceByKey中无论如何都会进行一次combiner(用于提高效率）。...在spark中foldByKey()和reduceBykey()亦是如此。

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    Spark Core源码精读计划19 | RDD的依赖与分区逻辑

    RDD依赖 Dependency抽象类及子类 在Spark Core中，RDD依赖关系的基类就是Dependency抽象类。它的定义只有一句话。...窄依赖 所谓窄依赖，是指父RDD的每个分区都仅被子RDD的一个分区所依赖，也就是说子RDD的一个分区固定对应一个父RDD的单个分区。窄依赖在代码中的基类是NarrowDependency抽象类。...在Shuffle过程中，必须得有确定的计算逻辑来决定父RDD的分区数据如何分配并对应到子RDD的分区中，这就是分区器Partitioner的职责。 Partitioner抽象类的定义也很简单。...如果SparkConf中定义了缺省并行度配置项，即spark.default.parallelism，那么默认分区器的分区数就会采用该参数的值，否则就直接用所有RDD中最大的分区数（这就是为什么几乎总是推荐在提交...依赖与分区是RDD五要素中最重要的两个点，在今后的源码阅读过程中，会经常用到它们。 — THE END —

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    pyspark读取pickle文件内容并存储到hive

    在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。...过程： 使用pickle模块读取.plk文件； 将读取到的内容转为RDD； 将RDD转为DataFrame之后存储到Hive仓库中； 1、使用pickle保存和读取pickle文件 import...pickleRdd = spark.parallelize(data) 3、将rdd转为dataframe并存入到Hive中 #定义列名 column = Row('col') #转为dataframe...pickleDf =pickleRdd.map(lambda x:column(x)) #存储到Hive中，会新建数据库：hive_database，新建表：hive_table，以覆盖的形式添加，partitionBy...用于指定分区字段 pickleDf..write.saveAsTable("hive_database.hvie_table", mode='overwrite', partitionBy=‘’) 补充存入到

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