spark 1.6 - RDD创建和历史 - 腾讯云开发者社区

RDD创建从文件系统中加载数据生成RDD spark的sparkcontext通过textfile()读取数据生成内存中的RDD，文件来源：本地文件系统分布式文件系统HDFS Amazon...S3等云端的文件 # 本地加载 lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/rdd/word.txt") lines.foreach(print) # 查看具体信息...的实例并行parallelize()方法创建 array = [1,3,4,5,2] rdd = sc.parallelize(array) rdd.foreach(print) RDD操作转换操作...筛选满足函数func的元素，并且返回一个新的数据集 lines = sc.textFile("word.txt") linesWithSpark = lines.filter(lambda line: "Spark...image.png flatmap(func) 与map比较类似，但是每个输入元素都可以映射到0个或者多个输出结果（可乐罐栗子） lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark

4911 0

2021年大数据Spark（二十四）：SparkSQL数据抽象

[Person]）；基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。...面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset SparkSQL中常见面试题：如何理解Spark中三种数据结构RDD、DataFrame和Dataset关系？...编译时类型安全，但是无论是集群间的通信，还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化，还存在较大的GC的性能开销，会频繁的创建和销毁对象。

1.2K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Spark Streaming 1.6 流式状态管理分析

Spark 1.6发布后，官方声称流式状态管理有10倍性能提升。这篇文章会详细介绍Spark Streaming里新的流式状态管理。...而状态管理对Spark 的 RDD模型是个挑战，因为在spark里，任何数据集都需要通过RDD来呈现，而RDD 的定义是一个不变的分布式集合。...因为没法变更RDD/Partition等核心概念，所以Spark Streaming在集合元素上做了文章，定义了MapWithStateRDD，将该RDD的元素做了限定，必须是MapWithStateRDDRecord...前言在这篇文章中，Apache Spark 1.6发布，提到了spark1.6 三块性能改进： Parquet性能自动内存管理模型流式状态管理10倍性能提升之前就想系统的对这三块仔细阐述下。...这里我们看到，我们只对当前batch的数据进行函数计算，而不是针对历史全集数据进行计算，这是一个很大的性能提升点。

5092 0

Spark Shuffle的技术演进

一、Spark Shuffle 两个阶段对于Spark来讲，一些Transformation或Action算子会让RDD产生宽依赖，即parent RDD中的每个Partition被child RDD...Spark 2.0 Hash Based Shuffle退出历史舞台从此Spark只有Sort Based Shuffle。...Spark 1.2之前两种Shuffle方式的分析和对比《Spark技术内幕：深入解析Spark内核架构于实现原理》第7章Shuffle模块详解 Spark 1.6之前三种Shuffle方式的分析和对比...原理及相关调优 http://sharkdtu.com/posts/spark-shuffle.html Spark 1.6之前Sort Based Shuffle的源码和原理 Spark Core源码解读.../p/c83bb237caa8 Shuffle的框架之框架演进与框架内核 Spark 1.6之前Tungsten-sort Based Shuffle原理 Spark Tungsten-sort Based

9693 0

简单回答：SparkSQL数据抽象和SparkSQL底层执行过程

上图中左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。...基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为Row。 ?...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。...编译时类型安全，但是无论是集群间的通信，还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化，还存在较大的GC的性能开销，会频繁的创建和销毁对象。

1.9K3 0

2021年大数据Spark（三十七）：SparkStreaming实战案例二 UpdateStateByKey

如: 先发了一个spark,得到spark,1 然后不管隔多久再发一个spark,得到spark,2 也就是说要对数据的历史状态进行维护!...代码实现 package cn.itcast.streaming import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.dstream...* 如: * 先发了一个spark,得到spark,1 * 然后不管隔多久再发一个spark,得到spark,2 * 也就是说要对数据的历史状态进行维护! ...,那么key为spark,参数1为:Seq[1,1] //参数2:Option[Int]:上一次该key的历史值!...1.6提供新的状态更新函数【mapWithState】，mapWithState函数也会统计全局的key的状态， //但是如果没有数据输入，便不会返回之前的key的状态，只是关心那些已经发生的变化的

4631 0

【智能大数据分析 | 实验四】Spark实验：Spark Streaming

首先我们要明确一下 Spark 中 RDD 的容错机制。...对于 Spark Streaming 来说，其 RDD 的传承关系如下图所示，图中的每一个椭圆形表示一个 RDD，椭圆形中的每个圆形代表一个 RDD 中的一个 Partition，图中的每一列的多个 RDD...四、实验环境云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 Spark 版本：spark-1.6.0 ZooKeeper 版本：zookeeper...artifactId>maven-compiler-plugin 1.6... 1.6 </plugin

1190 0

大数据 Shuffle 原理与实践 | 青训营笔记

算子分类 Spark中会产生shuffle的算子大概可以分为4类： Spark中对shuffle的抽象窄依赖：父RDD的每个分片至多被子RDD中的一个分片所依赖宽依赖：父RDD中的分片可能被子RDD...Spark 1.4 引入 Tungsten-Sort Based Shuffle Spark 1.6 Tungsten-Sort Based Shuffle 并入 Sort Based Shuffle...Spark 2.0 Hash Based Shuffle 退出历史舞台 Hash Shuffle 写数据每个partition会映射到一个独立的文件。...val rdd2Data = rdd2.collect() val rdd2DataBroadcast = sc.broadcast(rdd2Data) //在rdd1.map算子中，可以从rdd2DataBroadcast...，拼接在一起 val rdd3 = rdd1.map(rdd2DataBroadcast...)

2651 0

《深入理解Spark-核心思想与源码分析》读书笔记（1）

前两章第一章主要是讲如何安装和配置spark，以及如何导入spark源码调试运行；第二章主要讲的是上次那本书《Spark快速大数据分析》的内容，科普一下spark的知识。...SparkContext就是所有Spark应用基础环境而配置Spark任务则是由SparkConf来完成。...SparkContext的初始化一共有以下几步 1)创建 Spark 执行环境 SparkEnv; 2)创建 RDD 清理器 metadataCleaner; 3)创建并初始化 Spark...7.创建和启动DAGScheduler DAGScheduler 主要用于在任务正式交给 TaskSchedulerImpl 提交之前做一些准备工作,包括: 创建 Job, 将 DAG 中的 RDD...11.ContextCleaner的创建和启动用于清理那些超出应用范围的RDD、ShuffleDepency和Broadcast对象。

1K10 0

Spark1.6 DataSets简介

通过引入SparkSQL，让开发者可以使用这些高级API接口来从事结构化数据的工作（例如数据库表，JSON文件)，并提供面向对象使用RDD的API，开发只需要调用相关的方法便可使用spark来进行数据的存储与计算...那么Spark1.6带给我们了些什么牛逼的东西呢？额。。。 ...Spark1.6提供了关于DateSets的API,这将是Spark在以后的版本中的一个发展趋势，就如同DateFrame，DateSets提供了一个有利于Spark Catalyst optimizer...同时，用户在使用时，发现与一般的RDD的API极其相似，提供了很多相同的功能转换。如下代码，进行文本中单词的拆分。...Spark能够解析在DataSets中结构化的数据，并在内存中优化结构，将DataSets中的数据缓存起来。同比原生的RDD，要节省相当多的内存空间。 ?

4362 0

手把手教你 Spark 性能调优

看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错： ? 1、优化思路任务的运行时间跟什么有关？...Other memory在1.6也做了调整，保证至少有300m可用。你也可以手动设置 spark.testing.reservedMemory ....由于集群的 Spark History Server 还没安装调试好，没法通过 spark web UI 查看历史任务的可视化执行细节，所以我写了个小脚本分析了下前后具体的计算耗时信息，可以一目了然的看到是哪个...[3] Spark1.6内存管理模型设计稿-翻译 http://ju.outofmemory.cn/entry/240714 [4] Spark内存管理 http://blog.csdn.net/vegetable_bird...[7] 想要理解 spark RDD 就自己写一个 http://bit.ly/2zGEI03

2.7K10 0

大数据入门与实战-Spark上手

使用SIMR，用户可以启动Spark并使用其shell而无需任何管理访问权限。 1.6 Spark的组件下图描绘了Spark的不同组件 ?...现在让我们试着找出Spark RDD中迭代和交互操作的发生方式。 2. 6 Spark RDD的迭代操作下面给出的插图显示了Spark RDD的迭代操作。...Spark RDD的迭代操作 2. 7 Spark RDD的交互操作此图显示了Spark RDD上的交互操作。...$ spark-shell 4.3 创建简单的RDD 我们可以从文本文件中创建一个简单的RDD。使用以下命令创建简单的RDD。...Spark很懒，所以除非你调用一些会触发作业创建和执行的转换或动作，否则不执行任何操作。请查看以下单词计数示例的片段。

1.1K2 0

【最全的大数据面试系列】Spark面试题大全（二）

，所以容易出错，就要容错，rdd 出错或者分片可以根据血统算出来，如果没有对父 rdd 进行persist 或者 cache 的化，就需要重头做。...checkpoint 前，要持久化，写个 rdd.cache 或者 rdd.persist，将结果保存起来，再写 checkpoint 操作，这样执行起来会非常快，不需要重新计算 rdd 链条了。...4）极大的减少磁盘 I/o,通常情况下能够减少 75%的存储空间，由此可以极大的减少 spark sql 处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在 spark1.6x 中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的...5）spark 1.6x parquet 方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度 spark1.6 和 spark1.5x 相比而言，提升了大约 1 倍的速度，在spark1.6X 中，...是弹性分布式数据集 RDD 的最小单元，RDD 是由分布在各个节点上的 partion 组成的。

5002 0

【Spark重点难点】你从未深入理解的RDD和关键角色

其中的Spark Streaming和Structured Streaming可能真的要湮灭在历史的长河中了。...Spark Core 关于RDD你需要知道的你肯定在网上看到过一大堆的废话了。...如果你看过吴磊老师的《Spark性能调优实战》你对RDD的理解应该会上一个大台阶。...现在你理解RDD了吗？正确理解RDD会对你学习Spark有很深刻的影响。 Spark中的关键角色 DAGScheduler DAGScheduler是一家公司的总架构师。...他主要做三件事：为TaskSet创建和维护一个TaskSetManager，并追踪任务的本地性以及错误信息。遇到Straggle任务时，会放到其他节点进行重试。

5142 0

Spark SQL

概述官方地址 http://spark.apache.org/sql/ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式...DataFrame SparkSQL使用的数据抽象是DataFrame ,DataFrame让Spark具备了处理大数据结构化数据的能力，它不仅比原来的RDD转换方式更加简单易用，而且获得了更高的计算能力...Spark 能够轻松实现从Mysql到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。...DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的数据信息，就相当于关系数据库的一张表，每个RDD元素都是一个Java对象，即Person对象，但是无法知道Person对象的内部结构信息...image.png DataFrame创建从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6的SQLContex以及HiveContext接口

7501 0

Spark SQL的几个里程碑！

当时这个模块的核心实际上就是一种新类型的RDD，叫做SchemaRDD。SchemaRDD就是类型为ROW的RDD，但同时又包含了一个描述每一列数据类型的schema信息。...但是DataFrame可以通过调用 .rdd 转化为RDD。 ?...4. spark 1.6.0诞生了Dataset和SparkSession Spark 1.6的时候也是有了重大调整，增加了Dataset的概念,类似RDD，在享受Spark SQL执行引擎性能优化的同时允许用户使用自定义对象和...逐步废弃掉基于RDD的mllib机器学习库，着重发展基于DataFrame的ml库。目前是，基于RDD的机器学习库处于保留状态，后期会废弃。 2)....Spark2.4.0 未对Spark Streaming(RDD-based)做进一步更新。

8223 0

专业工程师看过来~ | RDD、DataFrame和DataSet的细致区别

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。...左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。...DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为Spark. SQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。.../1.6/lines").as[String] val result = ds .flatMap(_.split(" ")) // Split on whitespace.../spark/1.6/index.html#examples/Dataset%20Wordcount.html）

1.3K7 0

Spark 如何使用DataSets

在这些 API 背后，Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象（RDD）API无法实现的方式优化应用程序，例如以原始二进制形式对数据进行操作。...Spark 1.6 包含 DataSets 的API预览版，它们将成为下几个 Spark 版本的开发重点。...从长远来看，我们期望 DataSets 成为编写更高效 Spark 应用程序的强大方式。DataSets 可以与现有的 RDD API 一起使用，但是当数据可以用结构化的形式表示时，可以提高效率。...Spark 1.6 首次提出了 Datasets，我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型，不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。

3.1K3 0

大数据入门：Spark RDD、DataFrame、DataSet

今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲Spark RDD、DataFrame、DataSet。...RDD，作为Spark的核心数据抽象，是Spark当中不可或缺的存在，而在SparkSQL中，Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。...首先从版本的产生上来看： RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果...RDD、DataFrame、DataSet三者的区别 RDD： RDD一般和spark mlib同时使用。 RDD不支持sparksql操作。...③Dataset等同于DataFrame（Spark 2.X） RDD与DataFrame之间的互相转换 Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式： ①使用反射获取RDD

2.2K3 0

Spark Sql 详细介绍

SparkSQL支持查询原生的RDD。 1. DataSet DataSet是分布式的数据集合。DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。...它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。...当没有配置hive-site.xml时，Spark会自动在当前应用目录创建metastore_db和创建由spark.sql.warehouse.dir配置的目录，如果没有配置，默认是当前应用目录下的spark-warehouse...RDD转换DataSet 使用反射机制推断RDD的数据结构当spark应用可以推断RDD数据结构时，可使用这种方式。这种基于反射的方法可以使代码更简洁有效。 ...通过编程接口构造一个数据结构，然后映射到RDD上当spark应用无法推断RDD数据结构时，可使用这种方式。

1561 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Spark笔记6-RDD创建和操作

2021年大数据Spark（二十四）：SparkSQL数据抽象

Spark Streaming 1.6 流式状态管理分析

Spark Shuffle的技术演进

简单回答：SparkSQL数据抽象和SparkSQL底层执行过程

2021年大数据Spark（三十七）：SparkStreaming实战案例二 UpdateStateByKey

【智能大数据分析 | 实验四】Spark实验：Spark Streaming

大数据 Shuffle 原理与实践 | 青训营笔记

《深入理解Spark-核心思想与源码分析》读书笔记（1）

Spark1.6 DataSets简介

手把手教你 Spark 性能调优

大数据入门与实战-Spark上手

【最全的大数据面试系列】Spark面试题大全（二）

【Spark重点难点】你从未深入理解的RDD和关键角色

Spark SQL

Spark SQL的几个里程碑！

专业工程师看过来~ | RDD、DataFrame和DataSet的细致区别

Spark 如何使用DataSets

大数据入门：Spark RDD、DataFrame、DataSet

Spark Sql 详细介绍

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐