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spark RDD

RDD混合了这四种模型,使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。 定义: 只读的,可分区的分布式数据集;数据集可全部或部分缓存在内存中,在一个App多次计算间重用, RDDSpark的核心。...n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度,所以理解Partition是了解spark背后运行原理的第一步。...1000,5) 可通过算子来进行修改分区数.repartition(3) 如果使用的是scala集合的话,在特定的格式下,会根据数量量来创建分区makeRdd 读取HDFS上的数据时根据块的数量来划分分区数 Spark...窄依赖:指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用。 宽依赖:指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区。...在Spark中有两类task,一类是shuffleMapTask,一类是resultTask,第一类task的输出是shuffle所需数据,第二类task的输出是result,stage的划分也以此为依据

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Spark——RDD

Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建RDD,转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值,每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群的不同节点上,RDD可以包含Python,Java,Scala...RDDSpark的核心,也是整个Spark的架构基础。...RDD的转化操作是返回一个新的RDD的操作,map和filter 行动操作则是驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作 count,first. ?...image.png Spark采用惰性计算模式,RDD只有第一次在一个行动操作中得到时,才会真正计算,spark可以优化整个计算过程,默认情况下,sparkRDD会在每次他们进行行动操作是重新计算。...如果需要多个行动中重用一个RDD,可以使用RDD.persist()让Spark把这个RDD缓存下来。 ? image.png ?

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spark——spark中常说RDD,究竟RDD是什么?

今天是spark专题第二篇文章,我们来看spark非常重要的一个概念——RDD。 在上一讲当中我们在本地安装好了spark,虽然我们只有local一个集群,但是仍然不妨碍我们进行实验。...spark最大的特点就是无论集群的资源如何,进行计算的代码都是一样的,spark会自动为我们做分布式调度工作。 RDD概念 介绍spark离不开RDDRDD是其中很重要的一个部分。...但是很多初学者往往都不清楚RDD究竟是什么,我自己也是一样,我在系统学习spark之前代码写了一堆,但是对于RDD等概念仍然云里雾里。...创建RDD spark中提供了两种方式来创建RDD,一种是读取外部的数据集,另一种是将一个已经存储在内存当中的集合进行并行化。...顾名思义,执行转化操作的时候,spark会将一个RDD转化成另一个RDDRDD中会将我们这次转化的内容记录下来,但是不会进行运算。所以我们得到的仍然是一个RDD而不是执行的结果。

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Spark RDD详解

RDD是一个很抽象的概念,不易于理解,但是要想学好Spark,必须要掌握RDD,熟悉它的编程模型,这是学习Spark其他组件的基础。...内部处理逻辑是通过使用者调用不同的Spark算子,一个RDD会转换为另一个RDD(这也体现了RDD只读不可变的特点,即一个RDD只能由另一个RDD转换而来),以transformation算子为例,RDD...简单而言就是它会记录哪些RDD是怎么产生的、怎么“丢失”的等,然后Spark会根据lineage记录的信息,恢复丢失的数据子集,这也是保证Spark RDD弹性的关键点之一 Spark缓存和checkpoint...通过RDD的缓存,后续可以对此RDD或者是基于此RDD衍生出的其他的RDD处理中重用这些缓存的数据集 容错(checkpoint) 本质上是将RDD写入磁盘做检查点(通常是checkpoint到...RDD还适用于Spark sql等组件) cache只是缓存数据,但不改变lineage。

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Spark RDD详解

RDD是一个很抽象的概念,不易于理解,但是要想学好Spark,必须要掌握RDD,熟悉它的编程模型,这是学习Spark其他组件的基础。...内部处理逻辑是通过使用者调用不同的Spark算子,一个RDD会转换为另一个RDD(这也体现了RDD只读不可变的特点,即一个RDD只能由另一个RDD转换而来),以transformation算子为例,RDD...简单而言就是它会记录哪些RDD是怎么产生的、怎么“丢失”的等,然后Spark会根据lineage记录的信息,恢复丢失的数据子集,这也是保证Spark RDD弹性的关键点之一 Spark缓存和checkpoint...容错(checkpoint)     本质上是将RDD写入磁盘做检查点(通常是checkpoint到HDFS上,同时利用了hdfs的高可用、高可靠等特征)。...,不仅适用于Spark RDD还适用于Spark sql等组件) 2) cache只是缓存数据,但不改变lineage。

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Spark RDD 整体介绍

的每次操作都会根据Task的类型转换成Task进行执行     Spark中关于RDD的介绍:         1....: Spark 的交互式客户端,启动那一刻就开始执行任务,一般不用这种执行方式。...Spark的执行逻辑:                     Spark执行操作是通过RDD进行管理的,RDD保存的不是真实数据,而是一个任务代理,里面记录了数据的执行逻辑,类似PipeLine;并且...同样我们假设 Spark的一个计算也设计四步,则执行流程为: (1) RDD1 [PartitonRDD] FromTextFile    #此RDD为Transformation类型,从HDFS中读取文件...综上所述,MapReduce与Spark的明显区别在于:         1. MapReduce 计算流程会执行多次,而Spark只会执行一次         2.

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Spark RDD编程指南

用户还可以要求 SparkRDD 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。...弹性分布式数据集 (RDD) Spark 围绕弹性分布式数据集 (RDD) 的概念展开,RDD 是可以并行操作的元素的容错集合。...但是,在集群模式下,执行程序调用的标准输出的输出现在写入执行程序的标准输出,而不是驱动程序上的标准输出,因此驱动程序上的标准输出不会显示这些!...然后,这些根据目标分区排序并写入单个文件。 在reduce方面,任务读取相关的排序块。 在内部,各个地图任务的结果会保存在内存中,直到无法容纳为止。 然后,这些根据目标分区排序并写入单个文件。...本文转载自spark RDD,原文链接:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html。

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Spark RDD的Transformation

RDD的Transformation是指由一个RDD生成新RDD的过程,比如前面使用的flatMap、map、filter操作都返回一个新的RDD对象,类型是MapPartitionsRDD,它是RDD...RDD Transformation生成的RDD对象的依赖关系 除了RDD创建过程会生成新的RDD外,RDD Transformation也会生成新的RDD,并且设置与前一个RDD的依赖关系。...MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF)) } MapPartitionsRDD的定义如下: private[spark...在Spark中,RDD是有依赖关系的,这种依赖关系有两种类型。 窄依赖。依赖上级RDD的部分分区。 Shuffle依赖。依赖上级RDD的所有分区。 对应类的关系如下图所示。...RDD仔细维护着这种依赖关系和计算方法,使得通过重新计算来恢复RDD成为可能。当然,这也不是万能的。如果依赖链条太长,那么通过计算来恢复的代价就太大了。所以,Spark又提供了一种叫检查点的机制。

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Spark计算RDD介绍

两类的操作区别是转换是用来转换RDD得到新的RDD,行动操作是接收RDD但是返回的就不是RDD了,是值或者其他集合等内容。...但是由于RDD在设计中数据至刻度,不可更改,这就造成我们必须进行RDD的转换,将父RDD转换成子RDD。...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。

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什么是 Spark RDD ?

什么是 RDD RDD 是一个弹性的分布式的数据集,是 Spark 中最基础的抽象。它表示了一个可以并行操作的、不可变得、被分区了的元素集合。...Blockmanager 来获取相关的数据,因为具体的 split 要从外界读数据,也要把具体的计算结果写入外界,所以用了一个管理器,具体的 split 都会映射成 BlockManager 的 Block...RDDSpark 的核心数据结构,通过 RDD 的依赖关系形成调度关系。通过对 RDD 的操作形成整个 Spark 程序。...spark 提供了 partition By 运算符,能通过集群对 RDD 进行数据再分配来创建一个新的 RDD。...这时候有可能是 Memory 级别或 Tachyon 级别的, Spark 本身在进行任务调度时会尽可能地将任务分配到处理数据的数据块所在的具体位置。据 SparkRDD

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Spark RDD -> Stage Task

Spark 学习初期RDD分为两种: Transformation 转换算子, Action 动作算子Transformation: 在现有的数据集上创建一个新的数据集....Reduce , Union , Sort, Group By 宽依赖结果返回给Driver来处理,执行下一个Stage图片原始得RDDs,通过一系列得转换行程了DAG即当前RDD...是由哪些Parent RDD(s)转换而来, 以及它的parent RDD(s)有哪些partitions ,DAG可以认为RDD之间有了血缘关系(Lineage)根据依赖关系,将DAG划分为不同得Stage....对于窄依赖, 由于Partition依赖关系的确定性, Partition的转换处理就可以来同一个线程内完成,所以窄依赖被Spark划分到同一个Stage内执行;对于宽依赖,由于Shuffle的存在,...只能在partition RDD(s) Shuffle处理完成之后,才能开始接下来的计算,所以宽依赖就是Spark划分Stage的依据,(Spark根据宽依赖将DAG划分为不同的Stage)在一个Stage

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