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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， RDD是Spark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

弹性分布式数据集（RDD）不仅仅是一组不可变的JVM(Java虚拟机) 对象的分布集，可以让你执行高速运算，而且是Apark Spark的核心。顾名思义，该数据集是分布式的。...另外，RDD将跟踪（记入日志）应用于每个块的所有转换，以加快计算速度，并在发生错误和部分数据丢失时提供回退。在这种情况下，RDD可以重新计算数据。...RDD并行操作 Spark工作原理的最大优势是：每个转化并行执行，从而大大提高速度。数据集转化通常是惰性的，这就意味着任何转换仅在调用数据集上的操作才执行，这有助于Spark优化执行。

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Spark——RDD

在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...RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。...因此，RDD是有弹性的。分布式即是RDD的每个分区分布在集群的各个节点上，而非集中存在于一个节点。...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，spark的RDD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 踩坑记：从 RDD 看集群调度

导语在Spark的使用中，性能的调优配置过程中，查阅了很多资料，本文的思路是从spark最细节的本质，即核心的数据结构RDD出发，到整个Spark集群宏观的调度过程做一个整理归纳，从微观到宏观两方面总结...而关于配置文件中需要的具体配置项可以参考官方文档：Spark Standalone Mode 从RDD看集群任务调度上文我们从微观和宏观两个角度对Spark进行了总结，RDD以及RDD的依赖，Spark...集群以及部署，那么当我们在提交了一个任务或者说Application到Spark集群时，它是怎么运作的呢？...针对这个过程，我们可以从微观和宏观两个角度把控，将RDD的操作依赖关系，以及task在集群间的分配情况综合起来看，如下图： Spark监控界面在提交Spark任务时，我们可以在提交命令中加入一项参数...decode byte 0x85 in position 87: invalid start byte 我们知道python2中的字符串形式有两种即unicode形式和普通str形式，通过反复分析日志和查看

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Spark RDD 基础

[图片摘自[Spark 官网](http://spark.apache.org/)] RDD 全称 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 中的抽象数据结构类型，...任何数据在Spark中都被表示为RDD。...RDD 特性 RDD 是 Spark 的核心，也是整个 Spark 的架构基础。...它的特性可以总结如下：它是不变的数据结构存储它是支持跨集群的分布式数据结构可以根据数据记录的key对结构进行分区提供了粗粒度的操作，且这些操作都支持分区它将数据存储在内存中，从而提供了低延迟性...创建 RDD 本文中的例子全部基于 Spark-shell，需要的请自行安装。

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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RDD，RDD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。...虽然我们还是不够清楚，但是已经比只知道RDD这个概念清楚多了， RDD是一个不可变的分布式对象集合，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。...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RDD。RDD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。...笔者在这里从名字和几个重要的概念给大家一一解读： Resilient（弹性的）提到大数据必提分布式，而在大规模的分布式集群中，任何一台服务器随时都有可能出现故障，如果一个task任务所在的服务器出现故障...此时，RDD的"弹性的"特点可以使这个task在集群内进行迁移，从而保证整体任务对故障服务器的平稳过渡。...spark中分区划分规则默认是根据key进行哈希取模，切分后的数据子集可以独立运行在各个task中并且在各个集群服务器中并行执行。...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

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Spark RDD篇

[Int] = MapPartitionsRDD[1] at map at :28 scala> rdds.collect //查看这个新的RDD，由于RDD并不是一个真正的集合，必须要经过一次从各个...Worker收集才能查看数据 res3: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100) scala> val rdd3 = rdd.filter...(2))), (kitty,(3,None)), (jerry,(2,Some(9)))) 在Drive中直接查看结果，跟保存在hadoop hdfs中相同。...//查看RDD的分区数 res4: Int = 3 这里我们可以看到hadoop hdfs里/usr/file/wcount下面有3个文件，RDD的分区数则为3，如果我们上传一个新的文件进入该文件夹...2个分区，所以这里只有2个part文件，查看结果跟之前collect相同。

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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。...笔者在这里从名字和几个重要的概念给大家一一解读： Resilient（弹性的）提到大数据必提分布式，而在大规模的分布式集群中，任何一台服务器随时都有可能出现故障，如果一个task任务所在的服务器出现故障...此时，RDD的"弹性的"特点可以使这个task在集群内进行迁移，从而保证整体任务对故障服务器的平稳过渡。...spark中分区划分规则默认是根据key进行哈希取模，切分后的数据子集可以独立运行在各个task中并且在各个集群服务器中并行执行。...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

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Spark RDD的Shuffle

当对一个RDD的某个分区进行操作而无法精确知道依赖前一个RDD的哪个分区时，依赖关系变成了依赖前一个RDD的所有分区。...比如，几乎所有类型的RDD操作，都涉及按key对RDD成员进行重组，将具有相同key但分布在不同节点上的成员聚合到一个节点上，以便对它们的value进行操作。...在进行reduce操作之前，单词“Spark”可能分布在不同的机器节点上，此时需要先把它们汇聚到一个节点上，这个汇聚的过程就是Shuffle，下图所示。 ...Shuffle使用的本地磁盘目录由spark.local.dir属性项指定。

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Spark——RDD转换操作

filter(func) 过滤出满足函数func的元素，并返回存入一个新的数据集 val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster...collect()以数组的形式返回rdd的结果，但列表中每个数乘以2 val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local...new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd1...("spark").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val rdd1 = sc.parallelize(List(1,3,4...val list = List("Spark", "Hadoop", "Hive") val rdd = sc.parallelize(list) println(rdd.count

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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....比如Spark集群存在5个worker，每个worker可以通知执行2个Executor，那该集群可同时执行10个Task任务，如果发送过来50个Task任务，则会分5批执行完这50个Task任务。

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Spark RDD编程指南

Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。...Spark 将为集群的每个分区运行一个任务。通常，您希望集群中的每个 CPU 有 2-4 个分区。通常，Spark 会尝试根据您的集群自动设置分区数。...但是，您也可以使用持久（或缓存）方法将 RDD 持久化在内存中，在这种情况下，Spark 会将元素保留在集群上，以便下次查询时更快地访问它。还支持在磁盘上持久化 RDD，或跨多个节点复制。...rdd.map(x => field_ + x) } 理解闭包关于 Spark 的难点之一是在跨集群执行代码时了解变量和方法的范围和生命周期。...修改其范围之外的变量的 RDD 操作可能是一个常见的混淆源。在下面的示例中，我们将查看使用 foreach() 来增加计数器的代码，但其他操作也会出现类似的问题。

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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 RDD深入浅析

Spark里的RDD是什么？在Spark如火如荼的今天，很多面试官都会问这个问题。想必答案大家都脱口而出--就是弹性分布式数据集嘛，但是它怎么就弹性了？它怎么分布式的？...它的partition分布在不同的节点上，因此RDD也是分布式的。 RDD的变换和依赖 Spark中的transform，就是在现有RDD的基础上构建新的RDD的过程。...使用在运行spark的时候，将参数spark.logLineage设置为true，就可以输出RDD的Lineage object SparkApp { def main(args: Array[String...", true) .master("local") .getOrCreate() val rdd1 = spark.sparkContext.makeRDD(Seq(1,...2, 3, 4)) val rdd2 = spark.sparkContext.makeRDD(Seq(10, 20, 30, 40)) val result = rdd1.union

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Spark计算RDD介绍

RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD会被分成多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上。每个分区就是一个数据集片段。...RDD特性为什么RDD能实现高效计算？高效的容错性。分布式共享内存。键值存储、内存数据库等。为了实现容错必须在集群节点进行数据的复制，或者记录日志。...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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Spark的核心RDD,内存中集群计算的容错抽象

Spark 基本架构及运行过程 ---- RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础与许多专有的大数据处理平台不同，Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景...TaskScheduler：通过TaskScheduler管理Task，并通过集群汇中的资源管理器把Task发给集群中Worker的Executor。...Worker：Spark集群中的Worker接收到Task后，Worker启动Executor，Executor启动线程池执行Task，这个Task就相当于Executor中进程中的一个线程。...总结弹性分布式数据集(RDD)是一种高效、通用和容错的抽象，用于在集群应用程序中共享数据。 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。...总结RDD的特点如下：一个不能修改（只读）的数据集，只能通过转换操作生成新的 RDD 支持跨集群的分布式数据机构，可以分布在多台机器上进行并行处理将数据存储在内存中，支持多次并行计算对数据的重用支持容错

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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。...RDD 是 Spark 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。...观察运行 Spark 集群的控制台就会发现， Spark 在具体计算、具体分片以前，它已经清楚地知道任务发生在哪个结点上，也就是说任务本身是计算层面的、代码层面的，代码发生运算之前它就已经知道它要运算的数据在什么地方...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 Spark 的 RDD。

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Spark 理论基石 —— RDD

概述 RDD，学名可伸缩的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）。是一种对数据集形态的抽象，基于此抽象，使用者可以在集群中执行一系列计算，而不用将中间结果落盘。...RDD 的实现系统 Spark，提供类似 DryadLINQ 的高阶算子，应该是第一个提供交互式的集群运算接口。...Spark 提供的库会连接 Spark 集群，生成计算拓扑，并将拓扑分散到多个 workers 上去进行执行，同时记下变换的谱系（lineage）。...这些 workers 是分散在 Spark 集群内各个机器上的常驻进程，它们在内存里保存计算过程中生成的 RDD 的各个分区。...Spark 中的 RDD 操作下表列出了 Spark 中支持的 RDD 操作。

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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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