用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。 Spark 中的第二个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...初始化Spark Spark 程序必须做的第一件事是创建一个 SparkContext 对象，它告诉 Spark 如何访问集群。...例如，这里是如何创建一个包含数字 1 到 5 的并行化集合： val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) 创建后...但是，您也可以通过将其作为第二个参数传递来手动设置它以进行并行化（例如 sc.parallelize(data, 10)）。 注意：代码中的某些地方使用术语切片（分区的同义词）来保持向后兼容性。...此外，每个持久化的 RDD 都可以使用不同的存储级别进行存储，例如，允许您将数据集持久化到磁盘上，将其持久化在内存中，但作为序列化的 Java 对象（以节省空间），跨节点复制它。
用户为了让它在整个并行操作中更高效的重用，也许会让 Spark persist（持久化）一个 RDD 到内存中。最后，RDD 会自动的从节点故障中恢复。...初始化 Spark Scala Java Python Spark 程序必须做的第一件事情是创建一个 SparkContext 对象，它会告诉 Spark 如何访问集群。...例如，这里是一个如何去创建一个保存数字 1 ~ 5 的并行集合。...在 Spark 1.3 中，这些文件将会保留至对应的 RDD 不在使用并被垃圾回收为止。...AccumulatorV2 抽象类有几个需要 override（重写）的方法: reset 方法可将累加器重置为 0, add 方法可将其它值添加到累加器中, merge 方法可将其他同样类型的累加器合并为一个
文件格式 格式名称 结构化 备注 文本文件 否 普通的文本文件，每行一条记录 JSON 半结构化 常见的基于文本的格式，半结构化；大多数库要求每行一条记录 CSV 是 常见文本结构 SequenceFile...它无法在Python中使用 Spark SQL中的结构化数据 Apache Hive 1 #Apache Hive 2 #用Python创建HiveContext并查询数据 3 from pyspark.sql...Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法（在Java中是add）增加累加器的值。...对于要在Action操作中使用的累加器，Spark只会把每个任务对累加器的修改应用一次，一般放在foreach()操作中。而对于Transformation操作中的累加器，可能不止更新一次。...在Spark中，它会自动的把所有引用到的变量发送到工作节点上，这样做很方便，但是也很低效：一是默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的，二是在实际过程中可能会在多个并行操作中使用同一个变量，而Spark
用户可以要求Spark将RDD持久化到内存中，这样就可以有效地在并行操作中复用。另外，在节点发生错误时RDD可以自动恢复。 Spark提供的另一个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...对象来告诉Spark如何连接一个集群。...并行化集合 并行化集合是通过在驱动程序中一个现有的迭代器或集合上调用SparkContext的parallelize方法建立的。为了创建一个能够并行操作的分布数据集，集合中的元素都会被拷贝。...当我们持久化一个RDD是，每一个节点将这个RDD的每一个分片计算并保存到内存中以便在下次对这个数据集（或者这个数据集衍生的数据集）的计算中可以复用。...累加器 累加器是在一个相关过程中只能被”累加”的变量，对这个变量的操作可以有效地被并行化。它们可以被用于实现计数器（就像在MapReduce过程中）或求和运算。
Spark会尝试在内存中存储尽可能多的数据然后将其写入磁盘。它可以将某个数据集的一部分存入内存而剩余部分存入磁盘。开发者需要根据数据和用例评估对内存的需求。...Spark GraphX: GraphX是用于图计算和并行图计算的新的（alpha）Spark API。...下表展示了不同的Spark运行模式所需的Master URL参数。 ? 如何与Spark交互 Spark启动并运行后，可以用Spark shell连接到Spark引擎进行交互式数据分析。...累加器可用于实现计数（就像在MapReduce中那样）或求和。可以用add方法将运行在集群上的任务添加到一个累加器变量中。不过这些任务无法读取变量的值。只有驱动程序才能够读取累加器的值。...这些从文本文件中读取并处理数据的命令都很简单。我们将在这一系列文章的后续文章中向大家介绍更高级的Spark框架使用的用例。 首先让我们用Spark API运行流行的Word Count示例。
我们可以使用PySpark提供的API读取数据并将其转换为Spark的分布式数据结构RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame。...数据可视化是大数据分析中的关键环节，它可以帮助我们更好地理解数据和发现隐藏的模式。...我们可以使用PySpark将数据转换为合适的格式，并利用可视化库进行绘图和展示。...PySpark提供了一些优化技术和策略，以提高作业的执行速度和资源利用率。例如，可以通过合理的分区和缓存策略、使用广播变量和累加器、调整作业的并行度等方式来优化分布式计算过程。...PySpark提供了一些工具和技术，帮助我们诊断和解决分布式作业中的问题。通过查看日志、监控资源使用情况、利用调试工具等，可以快速定位并解决故障。
4.2 创建RDD 由于Spark一切都是基于RDD的，如何创建RDD就变得非常重要，除了可以直接从父RDD转换，还支持两种方式来创建RDD： 1）并行化一个程序中已经存在的集合（例如，数组）； 2）...对象代表到Spark集群的连接，可以用来创建RDD、广播变量和累加器。...下面以Scala语言进行操作，展示如何从一个数组创建一个并行集合，并进行数组元素相加操作。 ...下面以Scala语言进行操作为例，展示如何从一个数组创建一个并行集合。 ...wholeTextFiles方法可以读取一个包含多个小的文本文件的目录，并通过键-值对（其中key为文件路径，value为文件内容）的方式返回每一个目录。
3.3.4、分区的弹性，可以根据需求来动态改变 RDD 分区的分区数，也就是动态改变了并行度。 4、Spark 到底做了什么？ ?...11、RDD 持久化 RDD 持久化：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。...如何用呢？..., "))).collect 14、RDD 累加器 RDD 累加器：线程安全，不是针对某个节点或者某个 RDD 的，它的对象是整个 Spark，类似于 hadoop 的累加器。 ...（6）在Driver中输出累加器的结果。
Spark SQL中的结构化数据 Apache Hive ? JSON数据 ?...Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法（在Java中是add）增加累加器的值。...对于要在Action操作中使用的累加器，Spark只会把每个任务对累加器的修改应用一次，一般放在foreach()操作中。而对于Transformation操作中的累加器，可能不止更新一次。...在Spark中，它会自动的把所有引用到的变量发送到工作节点上，这样做很方便，但是也很低效：一是默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的，二是在实际过程中可能会在多个并行操作中使用同一个变量，而Spark...Scala和Java API中默认使用Java序列化库，对于除基本类型的数组以外的任何对象都比较低效。我们可以使用spark.serializer属性选择另一个序列化库来优化序列化过程。
默认来说，当Spark以多个Task在不同的Worker上并发运行一个函数时，它传递每一个变量的副本并缓存在Worker上，用于每一个独立Task运行的函数中。...而Spark提供两种模式的共享变量：广播变量和累加器。Spark的第二个抽象便是可以在并行计算中使用的共享变量。...另外，对象v不能在广播后修改，这样可以保证所有节点收到相同的广播值。 4.4.2 累加器 累加器是一种只能通过关联操作进行“加”操作的变量，因此可以在并行计算中得到高效的支持。...本章重点讲解了如何创建Spark的RDD，以及RDD的一系列转换和执行操作，并给出一些基于Scala编程语言的支持。...并对广播变量和累加器两种模式的共享变量进行了讲解，但是在此仅仅讲解了RDD的基础相关部分，对RDD在执行过程中的依赖转换，以及RDD的可选特征优先计算位置（preferred locations）和分区策略
SparkContext提供的其他功能 生成RDD 在文章#0中，我们提到了生成RDD的两种方法，一是对内存中存在的数据执行并行化（Parallelize）操作，二是从外部存储中的数据源读取。...numSlices就是该RDD的分区数，默认值与TaskScheduler的Task并行度相同。这个方法非常简单，因此在Spark入门教程中经常会用到它。...从外部数据源读取并生成RDD的方法比较多，为了简洁，我们只看代码#0.1中出现的textFile()方法。...它在上文代码#4.2中已经出现过，用来广播序列化过的Hadoop配置信息。...累加器 累加器与广播变量一样，也是Spark的共享变量。顾名思义，累加器就是一个能够累积结果值的变量，最常见的用途是做计数。
这篇blog应该算是这本《Spark》的读书笔记了吧。 前两章 讲了讲spark的功能，主要组成，历史，如何安装，如何初步运行，虽然万事开头难，但这部分纯属娱乐，难的马上就要开始了。...第五章 存取数据 就是存取各种格式的文件，包括文本文件，JSON，CSV，TSV，SequenceFile(由没有相对关系结构的键值对文件组成的常用Hadoop格式)，其他的Hadoop输入输出格式。...- Spark SQL（后面专门讲） 第六章 进阶 共享变量 累加器 累加器可以将工作节点中的值聚合到驱动器程序中，比如可以把文本中所有的空行累加统计出来。...关键性能 并行度（是用多少个核心的意思？），序列化格式，内存管理，硬件供给。...第九章 Spark SQL 这是spark的一个组件，通过这个可以从各种结构化数据源（ JSON，Hive,Parquet）中读取数据，还可以连接外部数据库。
Java中使用partitioner()方法获取RDD的分区方式 4.Spark的许多操作都引入了将数据根据键跨节点进行混洗的过程，这些操作都在分区中获益 五、数据读取与保存 1.将一个文本文件读取为RDD...时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素，也可以将多个完整文件一次性读取为一个pair RDD 2.JSON数据是将数据作为 文本文件读取，然后使用JSON解析器对RDD中的值进行映射操作，在Java和...，然后再与记录的边界对齐 六、Spark编程进阶 1.累加器：提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法，常用于调试时对作业执行过程中的事件进行计数 2.广播变量：让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值....可以使用其他集群管理器：Hadoop YARN和Apache Mesos等 八、Spark调优与调试 1.修改Spark应用的运行时配置选项，使用SparkConf类 2.关键性性能考量：并行度、序列化格式...、内存管理、硬件供给 九、Spark SQL 1.三大功能： 可能从各种结构化数据源中读取数据 不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行数据查询，也支持外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC
然后，它创建了一个 SparkContext 对象，用来连接到 Spark 集群。 接下来，程序创建了一个包含两个字符串的列表，并使用 parallelize 方法将其转换为一个 RDD。...").getOrCreate() // 读取文本文件并创建 Dataset val textFile = spark.read.textFile("hdfs://...") //...RDD的 Partition 是指数据集的分区。它是数据集中元素的集合，这些元素被分区到集群的节点上，可以并行操作。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。...take 返回 RDD 中的前 n 个元素 takeOrdered 返回 RDD 中的前 n 个元素，按照自然顺序或指定的顺序排序 saveAsTextFile 将 RDD 中的元素保存到文本文件中...另外，为了保证所有的节点得到广播变量具有相同的值，对象v不能在广播之后被修改。 累加器 累加器是一种只能通过关联操作进行“加”操作的变量，因此它能够高效的应用于并行操作中。
然后，它创建了一个 SparkContext 对象，用来连接到 Spark 集群。接下来，程序创建了一个包含两个字符串的列表，并使用 parallelize 方法将其转换为一个 RDD。...() // 读取文本文件并创建 Dataset val textFile = spark.read.textFile("hdfs://...") // 使用 flatMap 转换将文本分割为单词...RDD的 Partition 是指数据集的分区。它是数据集中元素的集合，这些元素被分区到集群的节点上，可以并行操作。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。...另外，为了保证所有的节点得到广播变量具有相同的值，对象v不能在广播之后被修改。累加器累加器是一种只能通过关联操作进行“加”操作的变量，因此它能够高效的应用于并行操作中。...saveAsTextFiles(prefix, suffix ： 将此DStream中每个RDD的所有元素以文本文件的形式保存。
saveAsTextFile(path) 将数据集中的元素以文本文件（或文本文件集合）的形式保存到指定的本地文件系统、HDFS或其它Hadoop支持的文件系统中。...Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。...在Scala中，还支持隐式转换为Writable的类型（Spark包括了基本类型的转换，例如Int、Double、String等等)。...saveAsObjectFile(path) (Java and Scala) 将数据集中的元素以简单的Java序列化的格式写入指定的路径。...该操作通常用于更新一个累加器（Accumulator）或与外部数据源进行交互。注意：在foreach()之外修改累加器变量可能引起不确定的后果。
重分区函数算子 如何对RDD中分区数目进行调整（增加分区或减少分区），在RDD函数中主要有如下三个函数。 ...查看列表List中聚合函数reduce和fold源码如下： 通过代码，看看列表List中聚合函数使用： 运行截图如下所示： fold聚合函数，比reduce聚合函数，多提供一个可以初始化聚合中间临时变量的值参数...函数的第一个参数是累加器，第一次执行时，会把zeroValue赋给累加器。...第一次之后会把返回值赋给累加器，作为下一次运算的第一个参数。 seqOP函数每个分区下的每个key有个累加器，combOp函数全部分区有几个key就有几个累加器。...sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf) sc.setLogLevel("WARN") // 1、并行化集合创建
对于并行处理，Apache Spark可以使用共享变量。 即当驱动程序将任务发送到集群后，共享变量的副本将在集群的每个节点上运行，以便可以将该变量应用于节点中执行的任务。...今天将要学习的就是Apache Spark支持的两种类型的共享变量：广播与累加器。 广播 广播类型变量用于跨所有节点保存数据副本。...例如，我们可以在MapReduce中利用累加器进行求和或计数。...一个累加器的数据结构如下所示： class pyspark.Accumulator(aid, value, accum_param) 如下的示例中显示了如何使用累加器变量。...累加器变量与广播变量类似，同样可以通过value属性来查询数据，但是仅仅能在驱动程序中调用。在下面的例子中，我们将一个累计器用于多个工作节点并返回一个累加值。
创建 – Value - RDD (1) parallelize：从驱动程序中对一个集合进行并行化，每个集合元素对应RDD一个元素 (2) textFile：读取外部数据集，每行生成一个RDD元素 2....累加器的值只有在驱动器程序中可以访问。 Spark会自动重新执行失败的或较慢的任务来应对有错误的或者比较慢的机器。...这种情况下可能造成累加器重复执行，所以，Spark只会把每个行动操作任务对累加器的修改只应用一次。但是1.3及其以前的版本中，在转换操作任务时并没有这种保证。 2....当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务。该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算核心来执行。...序列化调优 序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。
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