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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

本篇博客将会汇总记录大部分的Spark RDD / Dataset的常用操作以及一些容易混淆的操作对比。 0....只有实现 HadoopWritable 接口的键值对类型的RDD支持此操作。...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一返回迭代器的函数, 然后对返回的每个元素都生成一对应原键的键值对记录。...注意:这个过程会在每个分区第一次出现各个键时发生,而不是在整个RDD中第一次出现一键时发生。)...由于每个分区都是独立处理的,因此对于同一键可以有多个累加器。如果有两或者更多的分区都有对应同一键的累加器,就需要使用用户提供的mergeCombiners()将各个分区的结果进行合并。

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Spark之RDD详解

但是每个分区对应一数据block 分区逻辑概念,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。...防止内存的无限性扩充 只是记录需要做的操作。只有当真正要执行的时候,才具体的执行 从路径读取的数据,可能有许多块,实际上RDD也是在各个区内执行的(解释了分布式),但是数据已经io到内存当中了。...计算的时候可能都在同一节点上,节省资源 stage以依赖的区别,分成不同的stage 每个RDD分区,只能被最多一RDD使用,子RDD可以使用任意RDD RDD的创建 从外部数据集中读取。...返回RDD中的前N元素 takeOrdered() RDD.takeOrdered(n) 按照要求的顺序返回前n元素 takeSample() RDD.takeSample...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 ?

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Spark的核心RDD,内存中集群计算的容错抽象

这将RDD制为执行批量写入的应用程序,但这样有利于实现有效的容错。 特别是,RDD可以使用lineage恢复分区,不需要引起检查点的开销。...另外,出现问题时只有RDD的丢失分区需要重新计算,并且它们可以在不同的节点上并行执行,不需要回滚整个程序。...---- RDD 接口 一般通过以下公共接口来表示每个RDD: 一组RDD分区(partition),即数据集的基本组合单位。对于RDD来说,每个分片都会被一计算任务处理,并决定并行计算的粒度。...一计算每个分区的函数,即在父RDD上执行何种计算。Spark中RDD的计算是以分片为单位的。...的; 对于宽依赖,重算的父RDD分区对应多个字RDD分区,这样实际上父RDD只有一部分的数据是被用于恢复这个丢失的子RDD分区的,另一部分对应子RDD的其他未丢失分区,这就造成了多余的计算,宽依赖中子

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分布式弹性数据集(上)

逻辑上,我们可以认为 RDD 是一大的数组。数组中的每个元素代表一分区 ( Partition)。...在物理存储中,每个分区指向一存放在内存或者硬盘中的数据块(Block),而这些数据块是独立的,它们可以被存放在系统中的不同节点。 所以,RDD 只是抽象意义的数据集合,分区内部并不会存储具体的数据。...下图就很好的展示了 RDD分区逻辑结构。 RDD 中的每个分区存有它在该 RDD 中的 index 。...最后调用 reduce 函数去得到第三 RDD totalLength,它只有元素,代表整个文本的总字数。 那么这样会带来什么好处呢?...试想,在 一N步的计算模型中,如果记载第 N 步输出 RDD 的节点发生故障,数据丢失,我们可以从第 N-1 步的 RDD 出发,再次计算,从无需重复整个 N 步的计算过程。

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【Spark教程】核心概念RDD

,表示一只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作 ( 如: map, join, filter, groupBy 等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他...分区 如下图所示,RDD逻辑上是分区的,每个分区的数据是抽象存在的,计算的时候会通过一compute函数得到每个分区的数据。...缓存 如果在应用程序中多次使用同一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...小结 总结起来,给定一RDD我们至少可以知道如下几点信息:1、分区数以及分区方式;2、由父RDDs衍生而来的相关依赖信息;3、计算每个分区的数据,计算步骤为:1)如果被缓存,则从缓存中取的分区的数据;...应用举例 下面介绍一简单的Spark应用程序实例WordCount,统计一数据集中每个单词出现的次数,首先将从HDFS中加载数据得到原始RDD-0,其中每条记录为数据中的一行句子,经过一flatMap

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Spark基础全解析

每个分区又有大量的数据记录(record)。...分区 分区代表同一RDD包含的数据被存储在系统的不同节点中。逻辑上,我们可以认为RDD是一大的数组。数组中的每个元素代表一分区(Partition)。...在物理存储中,每个分区指向一存放在内存或者硬盘中的数据块(Block),而这些数据块是独立的,它 们可以被存放在系统中的不同节点。 ? RDD中的每个分区存有它在该RDD中的index。...在一N步的计算模型中,如果记载第N步输出RDD的节点发生故障,数据丢失,我们可以从第N-1 步的RDD出发,再次计算,而无需重复整个N步计算过程。...例如在一N步的计算模型中,第N-1 步的RDD就是第NRDD的父RDD,相反则是子RDD

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Spark内部原理

和上述流程类似, 假如一executor上运行 M map task,下游reduce 有 N 分区,则executor 会生成M*N临时文件,生成文件时需要申请文件描述符,当partition...所有的partition数据写在一文件里,并且通过一索引文件记录每个partition的大小和偏移量。这样并行运行时每个core只要2文件,一executor上最多2m文件。。...每个DAG都会记住创建该数据集需要哪些操作,跟踪记录RDD的继承关系,这个关系在Spark中叫做Lineages。 2.2 宽依赖&&窄依赖 ? 窄依赖:父分区对应一分区。...B ->G 中的join是窄依赖,因为之前的groupby已经将B中的数据通过shuffle进行了分区 所以join操作已有窄依赖已有宽依赖 如何判断是宽依赖还是窄依赖 每个RDD对象都有一dependencies...2.4 缓存 如果在应用程序中多次使用同一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

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从零到一spark进阶之路(一)

执行了多少次transformation操作,RDD都不会真正执行运算(记录lineage),只有当action操作被执行时,运算才会触发。...1)分区列表:通过分区列表可以找到一RDD中包含的所有分区及其所在地址。 2)计算每个分片的函数:通过函数可以对每个数据块进行RDD需要进行的用户自定义函数运算。...() 各元素在RDD中出现的次数 rdd.countByValue() {1,1}, {2, 1}, {3,2} take(n) 从RDD中返回n元素 rdd.take(2) {1,2} top(n)...从RDD中返回前n元素 rdd.top(3) {3,3,2} foreach(func) 对RDD中的每个元素使用给定的函数 rdd.foreach(print) 1,2,3,3 2.2 行动操作...rdd.countByValue() {1,1}, {2, 1}, {3,2} take(n) 从RDD中返回n元素 rdd.take(2) {1,2} top(n) 从RDD中返回前n元素 rdd.top

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Spark和MapReduce相比,都有哪些优势?

RDD抽象出一分区、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。...因此RDD的容错机制又称“血统(Lineage)”容错)记录下来,以便恢复丢失的分区。...▲ 窄依赖是指父RDD每个分区只被子RDD的一分区所使用,子RDD分区通常对应常数个父RDD分区(O(1),与数据规模无关); ▲ 相应的,宽依赖是指父RDD每个分区都可能被多个子RDD分区所使用...,子RDD分区通常对应所有的父RDD分区(O(n),与数据规模有关)。

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PySpark|RDD编程基础

01 RDD(弹性分布式数据集) RDD是Spark中最基本的数据抽象,其实就是分布式的元素集合。RDD有三基本的特性:分区、不可变、并行操作。...分区:每一 RDD 包含的数据被存储在系统的不同节点上。逻辑上我们可以将 RDD 理解成一大的数组,数组中的每个元素就代表一分区 (Partition) 。...不可变:不可变性是指每个 RDD 都是只读的,它所包含的分区信息是不可变的。...rdd4 = rdd1.join(rdd2) intersection() 返回两RDD中相等的记录 rdd5 = rdd1.intersection(rdd2) repartition() 重新对数据进行分区...rdd1 = rdd1.repartition(4) 04 RDD操作 和上面的转换不同,操作执行数据集上的计划任务。 take() 返回单个数据分区的前n行。

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RDD Join 性能调优

先计算最高的分数,那么每个熊猫的分数数据就只有一行,接下来再join地址数据: def joinScoresWithAddress2( scoreRDD : RDD[(Long, Double)], addressRDD...通过分配已知Partitioner来加速Join Spark是一分布式的计算引擎,可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份较小的数据集进行并行计算。...利用key相同必然分区相同的这个原理,Spark将较大表的join分而治之,先将表划分成n分区,再对两表中相对应分区的数据分别进行Hash Join。其原理如下图: ?...分区后对每个分区内的数据进行排序,排序后再对相应的分区内的记录进行连接。...使用sc.broadcast广播该HashMap,使得每个节点都有一备份,与RDD_A手动的执行join,得到结果RDD_C_1。

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RDD原理与基本操作 | Spark,从入门到精通

分区依照特定规则将具有相同属性的数据记录放在一起,每个分区相当于一数据集片段。 RDD 内部结构 ? 图 1 图 1 所示是 RDD 的内部结构图,它是一只读、有属性的数据集。...图 3 如图 3 所示,父 RDD每个分区最多只能被子 RDD 的一分区使用,称为窄依赖(narrow dependency);若父 RDD每个分区可以被子 RDD 的多个分区使用,称为宽依赖...spark.default.parallelism = N (使用 N 核) spark-shell --master local spark.default.parallelism =...转换操作都具有 Lazy 特性,即 Spark 不会立刻进行实际的计算,只会记录执行的轨迹,只有触发行动操作的时候,它才会根据 DAG 图真正执行。 转换与动作具体包含的操作种类如下图所示: ?...这段代码是用来计算某个视频被男性或女性用户的播放次数,其中 rdd_attr 用来记录用户性别,rdd_src 是用户对某个视频进行播放的记录,这两 RDD 会进行一 join 操作,比如这是某个男性用户对某个视频进行了播放

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

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 Core的数目。 b、一计算每个分区的函数。...在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对RDD的所有分区进行重新计算。 d、一Partitioner,即RDD的分片函数。...(1)) take(n) 返回一由数据集的前n元素组成的数组 takeSample(withReplacement,num, [seed]) 返回一数组,该数组由从数据集中随机采样的num元素组成...6.3:Lineage:RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage(即血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。...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

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技术篇:Spark的宽依赖与窄依赖

定义 窄依赖 窄依赖是指父RDD每个分区只被子RDD的一分区所使用。 1RDD分区对应于1RDD分区,比如map,filter,union等算子。...1RDD分区对应于NRDD分区,比如co-partioned join。 宽依赖 宽依赖是指父RDD每个分区都可能被多个子RDD分区所使用。...因此,shuffle依赖就必须分为两阶段(stage): 第一阶段(stage)需要把结果shuffle到本地,例如groupByKey,首先要聚合某个key的所有记录,才能进行下一步的reduce...对优化的帮助 宽依赖往往对应着shuffle操作,需要在运行过程中将同一RDD分区传入到不同的子RDD分区中,中间可能涉及到多个节点之间的数据传输;而窄依赖的每个RDD分区只会传入到一RDD...对于宽依赖,重算的父RDD分区对应多个子RDD分区,这样实际上父RDD只有一部分的数据是被用于恢复这个丢失的子RDD分区的,另一部分对应子RDD的其它未丢失分区,这就造成了多余的计算;更一般的,宽依赖中子

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2021年大数据Spark(十三):Spark Core的RDD创建

如何将数据封装到RDD集合中,主要有两种方式:并行化本地集合(Driver Program中)和引用加载外部存储系统(如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Elasticsearch等)数据集...实际使用最多的方法:textFile,读取HDFS或LocalFS上文本文件,指定文件路径和RDD分区数目。 范例演示:从文件系统读取数据,设置分区数目为2,代码如下。...小文件读取      在实际项目中,有时往往处理的数据文件属于小文件(每个文件数据数据量很小,比如KB,几十MB等),文件数量又很大,如果一文件读取为RDD的一分区,计算数据时很耗时性能低下,使用...范例演示:读取10小文件数据,每个文件大小小于1MB,设置RDD分区数目为2。...[String] = filesRDD.flatMap(_._2.split("\\n"))         println(s"Partitions Number = ${inputRDD.getNumPartitions

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独孤九剑-Spark面试80连击(上)

RDD 内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records)。...2. partition: 一 RDD 会有若干个分区分区的大小决定了对这个 RDD 计算的粒度,每个 RDD分区的计算都在一单独的任务中进行。...一 RDD 可以包含多个分区每个分区就是一 dataset 片段。RDD 可以相互依赖。...1RDD分区对应1RDD分区,这其中又分两种情况:1RDD分区对应1RDD分区(如map、filter等算子),1RDD分区对应NRDD分区(如co-paritioned(协同划分...在宽依赖情况下,丢失一RDD分区重算的每个RDD每个分区的所有数据并不是都给丢失的子RDD分区用的,会有一部分数据相当于对应的是未丢失的子RDD分区中需要的数据,这样就会产生冗余计算开销,这也是宽依赖开销更大的原因

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Pyspark学习笔记(五)RDD的操作

(n) 返回RDD的前n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) takeOrdered(n, key) 从一按照升序排列的RDD,或者按照...(n) 返回RDD的前n元素(按照降序输出, 排序方式由元素类型决定) first() 返回RDD的第一元素,也是不考虑元素顺序 reduce() 使用指定的满足交换律/结合律的运算符来归约...x, y: x+y)#返回10 fold(zeroV, ) 使用给定的func和zeroV把RDD中的每个分区的元素集合,然后把每个分区聚合结果再聚合;和reduce类似,但是不满足交换律需特别注意的是...) 返回的是一 PairRDD, 该RDD每个元素的 键,是由生成的;而值是原始RDD每个元素#例子rdd=sc.paralleize([1,2,3])New_rdd=rdd.keyBy(...会根据两RDD记录生成所有可能的组合。

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Spark Core 整体介绍

RDD RDD 就是一分布式对象集合,提供了一种高度受限的共享内存模型,其本质上是一只读的分区记录集合,不能直接修改。...每个 RDD 可以分成多个分区每个分区就是一数据集片段,并且一 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 正是 RDD 的这种惰性调用机制,使得转换操作得到的中间结果不需要保存...用户可以控制采用哪种方式来实现容错,默认是logging the updates方式,通过记录跟踪所有生成RDD的转换(transformations)也就是记录每个RDD的lineage(血统)来重新计算生成丢失的分区数据...在宽依赖情况下,丢失一RDD 分区重算的每个RDD每个分区的所有数据并不是都给丢失的子 RDD 分区用的,会有一部分数据相当于对应的是未丢失的子 RDD 分区中需要的数据,这样就会产生冗余计算开销...RDD,得到的两RDD/hive表分别和另一RDD/hive表做join,其中key对应数据量较大的那个要进行key值随机数打散处理,另一无数据倾斜的RDD/hive表要1对n膨胀扩容n倍,确保随机化后

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大数据入门:Spark RDD基础概念

RDD基本概念 本质上来说,一RDD就是一分布式对象集合,一只读的、分区记录集合。每个RDD可以分成多个分区,不同的分区保存在不同的集群节点上。...RDD是一种高度受限的共享内存模型,即RDD是只读的分区记录集合,所以也就不能对其进行修改。...RDD可以存储在内存、磁盘或者内存加磁盘中,但是,Spark之所以速度快,是基于这样一事实:数据存储在内存中,并且每个算子不会从磁盘上提取数据。...只能从一RDD转换成另外一RDD。 ⑥并行化 RDD是可以被并行操作的,由于RDD分区的,每个分区分布在不同的机器上,所以每个分区可以被并行操作。...⑦持久化 由于RDD是懒加载的,只有action操作才会导致RDD的转换操作被执行,进而创建出相对应的RDD

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