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大数据入门与实战-Spark上手

不幸的是，在大多数当前框架中，在计算之间重用数据的唯一方法（Ex-两个MapReduce作业之间）是将其写入外部稳定存储系统（Ex-HDFS）。...4.4 RDD 转换（RDD Transformations） RDD转换返回指向新RDD的指针，并允许您在RDD之间创建依赖关系。...因此，RDD转换不是一组数据，而是程序中的一个步骤（可能是唯一的步骤），告诉Spark如何获取数据以及如何处理数据。...其他的这里不再一一列举，想要了解更多的，大家可以看下：Spark核心编程 4.5 RDD 操作 -reduce(func)：使用函数func（它接受两个参数并返回一个）来聚合数据集的元素。...... 5 RDD 编程实例 5.1 单词计数实例 考虑单词计数示例 - 它计算出现在文档中的每个单词。将以下文本视为输入，并将其另存为input.txt文件。

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Spark RDD编程指南

当读取多个文件时，分区的顺序取决于文件从文件系统返回的顺序。 例如，它可能会也可能不会按照路径对文件的字典顺序进行排序。 在一个分区中，元素根据它们在底层文件中的顺序进行排序。...例如，map 是一种转换，它通过一个函数传递每个数据集元素并返回一个表示结果的新 RDD。...此时，Spark 将计算分解为在不同机器上运行的任务，每台机器都运行它的映射部分和本地归约，只将其答案返回给驱动程序。...例如，以下代码对键值对使用 reduceByKey 操作来计算文件中每行文本出现的次数： val lines = sc.textFile("data.txt") val pairs = lines.map...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。

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从头捋了一遍Spark性能优化经验，我不信你全会

如果2个RDD做join，其中一个数据量很小，可以采用Broadcast Join，将小的RDD数据collect到driver内存中，将其BroadCast到另外以RDD中，其他场景想优化后面会讲 13.... 2个RDD做笛卡尔积时，把小的RDD作为参数传入，如BigRDD.certesian(smallRDD) 14....若需要Broadcast一个大的对象到远端作为字典查询，可使用多executor-cores，大executor-memory。...buffer大小，若内存资源比较充足，可适当将其值调大一些（如64M），减少executor的IO读写次数，提高shuffle性能 - spark.shuffle.io.maxRetries ：默认3次...所以针对Spark RDD的join操作的优化建议是： 如果需要join的其中一个RDD比较小，可以直接将其存入内存，使用broadcast hash join； 在对两个RDD进行join操作之前，使其使用同一个

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自己工作中超全spark性能优化总结

如果2个RDD做join，其中一个数据量很小，可以采用Broadcast Join，将小的RDD数据collect到driver内存中，将其BroadCast到另外以RDD中，其他场景想优化后面会讲 13.... 2个RDD做笛卡尔积时，把小的RDD作为参数传入，如BigRDD.certesian(smallRDD) 14....若需要Broadcast一个大的对象到远端作为字典查询，可使用多executor-cores，大executor-memory。...时的buffer大小，若内存资源比较充足，可适当将其值调大一些（如64M）， 减少executor的IO读写次数，提高shuffle性能 - spark.shuffle.io.maxRetries...所以针对Spark RDD的join操作的优化建议是： 如果需要join的其中一个RDD比较小，可以直接将其存入内存，使用broadcast hash join 在对两个RDD进行join操作之前，使其使用同一个

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Spark常见20个面试题（含大部分答案）

但是当任务返回结果很大时，会引起Akka帧溢出，这时的另一种方案是将返回结果以块的形式放入存储管理模块，然后在Driver端获取该数据块即可，因为存储管理模块内部数据块的传输是通过Socket连接的，因此就不会出现...从hdfs中读取文件后，创建 RDD 对象 DAGScheduler模块介入运算，计算RDD之间的依赖关系。...RDD之间的依赖关系就形成了DAG 每一个JOB被分为多个Stage，划分Stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的，如果是则将其分在同一个Stage，避免多个Stage之间的消息传递开销...因此spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。 8、Spark cache一定能提升计算性能么？...自动进行内存和磁盘切换 基于lineage的高效容错 task如果失败会特定次数的重试 stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会只计算失败的分片 checkpoint【每次对RDD操作都会产生新的

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Spark on Yarn年度知识整理

操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。...创建RDD的方法有两种：一种是读取一个外部数据集；一种是在群东程序里分发驱动器程序中的对象集合，不如刚才的示例，读取文本文件作为一个字符串的RDD的示例。...（比如刚才的根据谓词筛选）      行动操作会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部存储系统（比如HDFS）     中。...比如first()操作就是一个行动操作，会返回RDD的第一个元素。      注：转化操作与行动操作的区别在于Spark计算RDD的方式不同。...2、Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。确保同一组的键出现在同一个节点上。比如，使用哈希分区将一个RDD分成了100个分区，此时键的哈希值对100取模的结果相同的记录会被放在一个节点上。

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Spark知识体系完整解读

操作(Actions)(如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。...创建RDD的方法有两种：一种是读取一个外部数据集；一种是在群东程序里分发驱动器程序中的对象集合，不如刚才的示例，读取文本文件作为一个字符串的RDD的示例。...（比如刚才的根据谓词筛选） 行动操作会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部存储系统（比如HDFS）中。...比如first()操作就是一个行动操作，会返回RDD的第一个元素。 注：转化操作与行动操作的区别在于Spark计算RDD的方式不同。...Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。确保同一组的键出现在同一个节点上。比如，使用哈希分区将一个RDD分成了100个分区，此时键的哈希值对100取模的结果相同的记录会被放在一个节点上。

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Apache Spark：大数据时代的终极解决方案

而且，由于其自下而上的工程设计和RDD的使用，Spark的基本数据结构允许在内存中将数据“透明存储”，并且仅在需要时才将其存储到磁盘。...RDD的数据分块存储，每个RDD可以在不同的节点上计算，并且可以用多种语言编程。在工作时，它将内存的状态作为对象存储，并且对象可以在作业之间共享。...RDD可以通过映射(map)或过滤(filter)来转换数据，也可以执行运算并返回值。RDD可以并行化，并且本质上是容错的。...在之前的文本中，每一行是一个实体，但现在，我们需要让每个词都是一个实体，再对词粒度进行统计。接下来，让我们计算每个单词出现的次数。...可以通过其键(Key)将相同Key的实例合并，然后将其频次相加，以对每个不同单词出现的次数进行计数。

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【Spark教程】核心概念RDD

如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据，如果RDD是通过其他RDD转换而来，则compute函数是执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换。...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...在Spark中，只有遇到Action，才会执行RDD的计算(即懒执行)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。...Driver中定义了一个或多个RDD，并调用RDD上的action，Worker则执行RDD分区计算任务。...应用举例 下面介绍一个简单的Spark应用程序实例WordCount，统计一个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，经过一个flatMap

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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 )

; 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...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 ;...创建一个包含整数的简单列表 ; # 创建一个包含列表的数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] 再后 , 并使用 parallelize() 方法将其转换为 RDD 对象 ; # 将数据转换为...列表 / 元组 / 集合 / 字典 / 字符串 ) 除了 列表 list 之外 , 还可以将其他容器数据类型 转换为 RDD 对象 , 如 : 元组 / 集合 / 字典 / 字符串 ; 调用 RDD #

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【Spark】Spark之what

Spark MLlib：利用Spark自身作为计算引擎，提供的机器学习库 4....(3) 还有一种截断RDD谱系图的情况发生在当RDD已经在之前的混洗中作为副产品物化出来时，哪怕该RDD并没有被显示调用persist()方法。...对象内中，如果超过特定尺寸则在Executor端会将DirectTaskResult先序列化，再把序列化的结果作为一个数据块存放在BlockManager中，然后将BlockManager返回的BlockID...可以看到这个DAG中只有join操作是一个宽依赖，Spark内核会以此为边界将其前后划分成不同的Stage。...我们不应该把RDD看作存放着特定数据的数据集，而最好把每个RDD当作我们通过转化操作构建出来的、记录着如何计算数据的指令列表。把数据读取到RDD的操作也同样是惰性的。

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深入理解XGBoost：分布式实现

Actions类操作会返回结果或将RDD数据写入存储系统，是触发Spark启动计算的动因。...join：相当于SQL中的内连接，返回两个RDD以key作为连接条件的内连接。 2. 行动 行动操作会返回结果或将RDD数据写入存储系统，是触发Spark启动计算的动因。...本节将介绍如何通过Spark实现机器学习，如何将XGBoost4J-Spark很好地应用于Spark机器学习处理的流水线中。...字词的重要性随着它在文件中出现的次数呈正比增加，但也会随着它在语料库中出现的频率呈反比下降。 Word2Vec：其将文档中的每个单词都映射为一个唯一且固定长度的向量。...CountVectorizer：用向量表示文档中每个词出现的次数。 特征变换在Spark机器学习流水线中占有重要地位，广泛应用在各种机器学习场景中。

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Spark 出现的问题及其解决方案

JVM GC导致的shuffle文件拉取失败 在Spark作业中，有时会出现shuffle file not found的错误，这是非常常见的一个报错，有时出现这种错误以后，选择重新执行一遍，就不再报出这种错误...序列化问题要注意以下三点： 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的； 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的； 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型...如果你遇到某些情况，不希望有返回值，那么可以通过下述方式解决： 返回特殊值，不返回NULL，例如“-1”； 在通过算子获取到了一个RDD之后，可以对这个RDD执行filter``操作，进行数据过滤，将数值为...一个RDD缓存并checkpoint后，如果一旦发现缓存丢失，就会优先查看checkpoint数据存不存在，如果有，就会使用checkpoint数据，而不用重新计算。...使用checkpoint的优点在于提高了Spark作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于，checkpoint时需要将数据写入HDFS等文件系统，对性能的消耗较大。

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Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （上）

在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。...弹性：RDD是有弹性的，意思就是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了，数据集依然可以被重建出来； 分布式：RDD是分布式的，RDD中的数据被分到至少一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中...3.RDD操作 转化操作：操作RDD并返回一个 新RDD 的函数； 行动操作：操作RDD并返回 一个值 或者 进行输出 的函数。...5.RDD谱系 Spark维护每个RDD的谱系，也就是获取这个RDD所需要的一系列转化操作的序列。 默认情况下，每个RDD都会重新计算整个谱系，除非调用了RDD持久化。...都可以将其全部分区重建为原始状态。

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Spark性能优化和故障处理

复用，避免相同的算子和计算逻辑之下对 RDD 进行重复的计算 RDD 持久化，对多次使用的 RDD 进行持久化，将 RDD 缓存到内存/磁盘中，之后对于 该RDD 的计算都会从内存/磁盘中直接获取。...对于 RDD 中的数据，可以将其转换为一个中间表，或者使用 countByKey() 的方式，查看这个 RDD 中各个 key 对应的数据量，此时如果你发现整个 RDD 就一个 key 的数据量特别多，...序列化问题要注意以下三点： 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型...持久化与 checkpoint 的使用 一个 RDD 缓存并 checkpoint 后，如果一旦发现缓存丢失，Spark 会优先查看 checkpoint 数据存不存在，如果有就会使用 checkpoint...使用 checkpoint 的优点在于提高了 Spark 作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于， checkpoint 时需要将数据写入 HDFS 等文件系统，对性能的消耗较大。

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Spark性能调优指北：性能优化和故障处理

RDD 复用，避免相同的算子和计算逻辑之下对 RDD 进行重复的计算 RDD 持久化，对多次使用的 RDD 进行持久化，将 RDD 缓存到内存/磁盘中，之后对于 该RDD 的计算都会从内存/磁盘中直接获取...对于 RDD 中的数据，可以将其转换为一个中间表，或者使用 countByKey() 的方式，查看这个 RDD 中各个 key 对应的数据量，此时如果你发现整个 RDD 就一个 key 的数据量特别多，...序列化问题要注意以下三点： 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的； 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的； 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型...持久化与 checkpoint 的使用 一个 RDD 缓存并 checkpoint 后，如果一旦发现缓存丢失，Spark 会优先查看 checkpoint 数据存不存在，如果有就会使用 checkpoint...使用 checkpoint 的优点在于提高了 Spark 作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于， checkpoint 时需要将数据写入 HDFS 等文件系统，对性能的消耗较大。

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2021年大数据Spark（十九）：Spark Core的​​​​​​​共享变量

---- 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。...；   2）、累加器Accumulators 累加器支持在所有不同节点之间进行累加计算(比如计数或者求和)； 官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/rdd-programming-guide.html...实现功能：  第一、过滤特殊字符 非单词符合存储列表List中 使用广播变量广播列表  第二、累计统计非单词符号出现次数 定义一个LongAccumulator累加器，进行计数 示例代码： package...{SparkConf, SparkContext} /**  * 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数  * -a....统计出标点符号数据出现次数  * 使用累加器  */ object SparkSharedVariableTest {   def main(args: Array[String]): Unit = {

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Spark性能调优指北：性能优化和故障处理

RDD 复用，避免相同的算子和计算逻辑之下对 RDD 进行重复的计算 RDD 持久化，对多次使用的 RDD 进行持久化，将 RDD 缓存到内存/磁盘中，之后对于 该RDD 的计算都会从内存/磁盘中直接获取...对于 RDD 中的数据，可以将其转换为一个中间表，或者使用 countByKey() 的方式，查看这个 RDD 中各个 key 对应的数据量，此时如果你发现整个 RDD 就一个 key 的数据量特别多，...序列化问题要注意以下三点： 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的； 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的； 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型...持久化与 checkpoint 的使用 一个 RDD 缓存并 checkpoint 后，如果一旦发现缓存丢失，Spark 会优先查看 checkpoint 数据存不存在，如果有就会使用 checkpoint...使用 checkpoint 的优点在于提高了 Spark 作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于， checkpoint 时需要将数据写入 HDFS 等文件系统，对性能的消耗较大。

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Spark2.3.0 RDD操作

此时，Spark 把计算分成多个任务(task)，并让它们运行在多台机器上。每台机器都运行 map 的一部分以及本地 reduce。然后仅仅将结果返回给驱动程序。...创建这样的函数有两种方法： 在你自己类中实现 Function 接口，作为匿名内部类或命名内部类，并将其实例传递给Spark。 使用 lambda 表达式 来简洁地定义一个实现。...例如，以下代码在键值对上使用 reduceByKey 操作来计算每行文本在文件中的出现次数： JavaRDD lines = sc.textFile("data.txt"); JavaPairRDD...例如，以下代码在键值对上使用 reduceByKey 操作来计算每行文本在文件中的出现次数： val lines = sc.textFile("data.txt") val pairs = lines.map...动作操作 (Action) 下面列出了Spark支持的一些常见操作。 5.1 reduce 接收一个函数作为参数，这个函数要操作两个相同元素类型的RDD并返回一个同样类型的新元素．

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