组件之间的数据共享 在项目开发中，组件之间的最常见的关系分为如下两种： 父子关系 兄弟关系 父子组件之间的数据共享 父子组件之间的数据共享又分为： 父 -> 子共享数据 子 -> 父共享数据 1....父组件向子组件共享数据 父组件向子组件共享数据需要使用自定义属性。示例代码如下： 2. 子组件向父组件共享数据 子组件向父组件共享数据使用自定义事件。示例代码如下： 3....兄弟组件之间的数据共享 在 vue2.x 中，兄弟组件之间数据共享的方案是 EventBus。...EventBus 的使用步骤 创建 eventBus.js 模块，并向外共享一个 Vue 的实例对象 在数据发送方，调用 bus....$emit(‘事件名称’, 要发送的数据) 方法触发自定义事件 在数据接收方，调用 bus.$on(‘事件名称’, 事件处理函数) 方法注册一个自定义事件
有两种方法可以创建 RDD 对象： 在驱动程序中并行化操作已存在集合来创建 RDD 从外部存储系统中引用数据集（如：共享文件系统、HDFS、HBase 或者其他 Hadoop 支持的数据源）。 1....我们稍后介绍分布式数据集的操作。 并行化集合的一个重要参数是将数据集分割成多少分区的 partitions 个数。Spark 集群中每个分区运行一个任务(task)。...典型场景下，一般为每个CPU分配2－4个分区。但通常而言，Spark 会根据你集群的情况，自动设置分区数。...要么能复制文件到所有的工作节点，要么能使用网络的方式共享文件系统。 (2) Spark 所有基于文件的输入方法，包括 textFile，能很好地支持文件目录，压缩文件和通配符。...这是一种效率不高的专有格式，如 Avro，它提供了简单的方法来保存任何一个 RDD。 Spark版本: 2.3.0
提供的最主要的抽象概念有两种： 弹性分布式数据集（resilient distributed dataset）简称RDD ，他是一个元素集合，被分区地分布到集群的不同节点上，可以被并行操作，RDD可以从...spark的第二个抽象概念是共享变量（shared variables），它可以在并行操作中使用，在默认情况下，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时，会将该函数所使用的每个变量拷贝传递给每一个任务中...（因为每一个都需要拷贝，没必要，所以才设置共享变量），有时候，一个变量需要在任务之间，或者驱动程序之间进行共享。...spark支持两种共享变量： 广播变量（broadcast variables），它可以在所有节点的内存中缓存一个值。...它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上(分区即partition)，从而让RDD中的数据可以被并行操作。
在 Spark 中，所有的转换操作(transformations)都是惰性(lazy)的，它们不会马上计算它们的结果。相反，它们仅仅记录应用到基础数据集(例如一个文件)上的转换操作。...传递函数给Spark Spark 的 API 很大程度上依赖于运行在集群上的驱动程序中的函数。...你可以使用特殊版本的 map 操作（如 mapToPair 和 flatMapToPair）从 JavaRDD 来构建 JavaPairRDD。...4.12 repartition(numPartitions) 重新分区 对 RDD 中的数据重新洗牌来重新分区，分区数目可以增大也可以减少，并在各分区之间进行数据平衡。...5.7 foreach(func) 在数据集的每个元素上运行函数 func。这通常用于副作用，如更新累加器或与外部存储系统交互。 修改foreach（）之外的变量而不是累加器可能会导致未定义的行为。
; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import...初始化广播变量topN个数, 可以被所有partition共享 * 3....path; } /* * 程序入口函数 * */ public void run() { /* * 读入inputPath中的数据...规约到9个分区 * */ JavaRDD rdd = lines.coalesce(9); /* * 将输入转化为kv...topN SortMap, 得到最终的SortMap, 长度topN * reduce过后, 数据已经到了本地缓存, 这是最后结果 * 输入: SortMap,
通过转化操作，从已有的RDD中派生出新的RDD，spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。...通过转化操作，从已有的RDD中派生出新的RDD，spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。...持久化存储一个RDD时，计算出RDD的节点会分别保存他们所有求出的分区数据。...如果一个有持久化数据的节点发生故障，spark会在需要用到的缓存数据时重算丢失的数据分区。可以把数据备份到多个节点上。...如果缓存的数据太多，内存中放不下，Spark会自动利用最近最少使用(LRU)的缓存策略把最老的分区从内存中移除。当然对于使用内存和磁盘缓存级别的分区来说，移除的数据会写如磁盘。
首先看看思维导图，我的spark是1.6.1版本，jdk是1.7版本 spark是什么？ Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。...Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群。...： 弹性分布式数据集（resilient distributed dataset）简称RDD ，他是一个元素集合，被分区地分布到集群的不同节点上，可以被并行操作，RDDS可以从hdfs(或者任意其他的支持...spark的第二个抽象概念是共享变量（shared variables），它可以在并行操作中使用，在默认情况下，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时，会将该函数所使用的每个变量拷贝传递给每一个任务中...，有时候，一个变量需要在任务之间，或者驱动程序之间进行共享，spark支持两种共享变量： 广播变量（broadcast variables），它可以在所有节点的内存中缓存一个值。
,也是RDD的分区数，并行度理论上来说设置大小为core的2~3倍 */ JavaRDD parallelize = sc.parallelize(names...如果coalesce设置的分区数比原来的RDD的分区数还多的话，第二个参数设置为false不会起作用，如果设置成true，效果和repartition一样。...* 如果coalesce的分区数比原来的分区数还多，第二个参数设置false，即不产生shuffle,不会起作用。...().size()); //JavaRDD coalesceRDD = rdd2.coalesce(5,true);//设置分区数大于原RDD的分区数且产生...RDD的分区数且不产生shuffle，不起作用 代码结果： JavaRDD coalesceRDD = rdd2.coalesce(4,true);//设置分区数大于原RDD的分区数且产生
---- 共享变量 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，在每个任务上都生成一个副本。...但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。...为了满足这种需求，Spark提供了两种类型的变量： 1）、广播变量Broadcast Variables 广播变量用来把变量在所有节点的内存之间进行共享，在每个机器上缓存一个只读的变量，而不是为机器上的每个任务都生成一个副本...使用广播变量能够高效地在集群每个节点创建大数据集的副本。同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销。...累加器 Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。Accumulator只提供了累加的功能，即确提供了多个task对一个变量并行操作的功能。
Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行 RDD在抽象上来说是一种不可变的分布式数据集合(外部文本文件是在创建RDD时自动被分为多个分区)。...它是被分为多个分区，每个分区分布在集群的不同节点（自动分发） RDD通常由文件（HDFS或Hive表）来创建应用程序中的集合 RDD的数据通常是存放在内存中的，内存资源不足时，spark会自动将数据写入磁盘...如因节点故障，数据丢失，RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该分区partition（这是对使用者透明的） RDD基础 spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合，可以包含Java、python...RDD 之间的依赖关系。...当我们让 Spark 持久化 存储一个 RDD 时，计算出 RDD 的节点会分别保存它们所求出的分区数据。如果一个有持久化数据的节点发生故障，Spark 会在需要用到缓存的数据时重算丢失的数据分区。
直接开始上代码了，注意，如果只是本地测试spark的各种api的使用，是不需要下载安装任何spark、Hadoop的。直接引入maven依赖就可以了。...、spark-hive等的依赖，目前是用不上的。...2 MapPartition分区map package map; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...rdd中的每一个元素进行操作，而mapPartitions(foreachPartition)则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作。...// 如果在map过程中需要频繁创建额外的对象,(例如将rdd中的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每个元素创建一个链接而mapPartition为每个partition创建一个链接),
Spark中的RDD是什么？请解释其概念和特点。 Spark中的RDD（弹性分布式数据集）是一种分布式的、可并行操作的数据结构。它是Spark的核心抽象，用于表示分布式计算过程中的数据集合。...分区：RDD将数据集合划分为多个分区，每个分区存储在不同的计算节点上。这样可以实现数据的并行处理，提高计算效率。 不可变性：RDD是不可变的，即不能直接修改RDD中的数据。...下面是一个使用RDD进行词频统计的具体案例，使用Java语言编写： import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...通过这个案例，我们可以看到RDD的特点。首先，RDD是弹性的，可以在内存中缓存数据，并支持容错性。其次，RDD将数据集合划分为多个分区，实现数据的并行处理。...RDD是Spark中的核心抽象，用于表示分布式计算过程中的数据集合。它具有弹性、分区、不可变性和延迟计算等特点，通过这些特点可以实现高效的分布式数据处理。
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。...- 最后经过行动操作，进行处理输入到外部的数据源中或者成为集合内容。 RDD特性 为什么RDD能实现高效计算？ 高效的容错性。 分布式共享内存。键值存储、内存数据库等。...这两种区别 ： 正如我们上面所说Spark 有高效的容错性，正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据，提高性能。...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。 3....阶段进行划分 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。
一个application应用程序（就是我们编写的一个应用程序）中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。 二、具体 原始数据集： ? 1、count 返回数据集中的元素数。...2、take(n) first=take(1) 返回数据集中的第一个元素。 返回一个包含数据集前n个元素的集合。...K,V格式的RDD上，根据Key计数相同Key的数据集元素。...countByValue 根据数据集每个元素相同的内容来计数。返回相同内容的元素对应的条数。...（reduce里面需要具体的逻辑，根据里面的逻辑对相同分区的数据进行计算） java代码： package com.spark.spark.actions; import java.util.Arrays
GeoSpark GeoSpark是基于Spark分布式的地理信息计算引擎，相比于传统的ArcGIS，GeoSpark可以提供更好性能的空间分析、查询服务。...//在DataFrame和RDD之间进行转换操作 Dataset SpatialRDD PointRDD ,GeometryRDD // 几何弹性数据集RDD Dataset...包含分区判断,spatialPartitionedRDD 和 rawSpatialRDD 完成 0.2 分区 rawSpatialRDD和spatialPartitionedRDD的区别就是spatialPartitionedRDD...保存的是rawSpatialRDD分区后的RDD SpatialPartitioner //集成自Spark中的Partitioner方法 Geospark就开始调用private JavaRDD partition...(final SpatialPartitioner partitioner)方法来进行分区 SpatialPartitioner 需要实现俩个函数，第一个函数是告诉Spark要分成多少区，第二个函数是将对象与分区
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。...高效的容错性。 分布式共享内存。键值存储、内存数据库等。为了实现容错必须在集群节点进行数据的复制，或者记录日志。简单的说，在这些节点之间会发生大量的数据传输，对于数据密集型应用而言会带来很大的开销。...这两种区别 ： 正如我们上面所说Spark 有高效的容错性，正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据，提高性能。...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。
父子组件之间的数据共享 父子组件之间的数据共享又分为： 父 -> 子共享数据 子 -> 父共享数据 父 子双向数据同步 2.1 父组件向子组件共享数据 父组件通过v-bind属性绑定向子组件共享数据...兄弟组件之间的数据共享 兄弟组件之间实现数据共享的方案是EventBus。可以借助于第三方的包mitt来创建 eventBus对象，从而实现兄弟组件之间的数据共享。...后代关系组件之间的数据共享 后代关系组件之间共享数据，指的是父节点的组件向其子孙组件共享数据。此时组件之间的嵌套关系比较复杂，可以使用provide和inject实现后代关系组件之间的数据共享。...示例代码如下： 4.3 父节点对外共享响应式的数据 父节点使用provide向下共享数据时，可以结合computed函数向下共享响应式的数据。...示例代码如下： 5. vuex vuex是终极的组件之间的数据共享方案。在企业级的vue项目开发中，vuex可以让组件之间的数据共享变得高效、清晰、且易于维护。 6.
自定义MultipleOutputFormat 在Hadoop 多文件输出MultipleOutputFormat中介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的值将属于不同的类型的记录写到不同的文件中...因为Spark内部写文件方式其实调用的是Hadoop相关API，所以我们也可以通过Spark实现多文件输出。不过遗憾的是，Spark内部没有多文件输出的函数供我们直接使用。...上面例子中没有使用该参数，而是直接将同一个Key的数据输出到同一个文件中。...（DataFrames是在Spark 1.3中引入的，但我们需要的partitionBy（）是在1.4中引入的。） 如果你使用的是RDD，首先需要将其转换为DataFrame。...将为我们在DataFrame上分区的每个 key 创建一个子目录： [xiaosi@ying ~]$ sudo -uxiaosi hadoop fs -ls tmp/data_group/example
欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中...： hive分区表：是指在创建表时指定的partition的分区空间，若需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by。...注意： 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写 分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在
这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。...Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。...RDD的好处 RDD只能从持久存储或通过Transformations操作产生，相比于分布式共享内存（DSM）可以更高效实现容错，对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage就可重新计算出来，而不需要做特定的...RDD在需要进行分区把数据分布于集群中时会根据每条记录Key进行分区（如Hash 分区），以此保证两个数据集在Join时能高效。...如： JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(...); JavaRDD lines = ctx.textFile("hdfs://...");
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