1. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错,位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2. RDD的属性 1)  A list of partitions 一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RD…

目录 RDD概述 RDD的内部代码 案例 小总结 转换.行动算子 宽.窄依赖 Reference 本文介绍一下rdd的基本属性概念.rdd的转换/行动操作.rdd的宽/窄依赖. RDD:Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集,是Spark中的基本抽象. RDD表示可以并行操作的元素的不变分区集合. RDD提供了许多基本的函数(map.filter.reduce等)供我们进行数据处理. RDD概述 通常来说,每个RDD有5个主要的属性组成: 分区列表. RDD…

1. Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet,它们用于作为分布式SQL查询引擎.从下图可以查看RDD.DataFrames与DataSet的关系. 1.2 为什么要学习Spark SQL Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce,然后提交到集群上执行的,大大简化了编写MapReduce程序的复杂性,而且MapReduce这种计算模型执行效率…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc…

1. RDD是什么RDD:Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset),指的是一个只读的,可分区的弹性分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间可重复使用. 2. 为什么会产生RDD? (1)传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭代计算式中要进行大量的磁盘IO操作.RDD正是解决这一缺点的抽象方法. (2)RDD是一种有容错机制的特殊集合,可以分…

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(Narrow Dependency) 宽依赖(Wide Dependency) 以下图说明RDD的窄依赖和宽依赖 窄依赖 窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 如上面的map,filter,union属于第一类窄依赖,而join with inputs co-partitioned(对输入进行协同划分的jo…

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))…

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

RDD真的是一个很晦涩的词汇,他就是伯克利大学的博士们在论文中提出的一个概念,很抽象,很难懂:但是这是spark的核心概念,因此有必要spark rdd的知识点,用最简单.浅显易懂的词汇描述.不想用学术话的语言来阐述RDD是什么,用简单.容易理解的方式来描述. 一.什么是RDD,RDD出现的背景 Mapreduce计算模型的出现解决了分布式计算的诸多难题,但是由于MR对数据共享的解决方案比较低效,导致MR编程模型效率不高,将数据写到一个稳定的外部存储系统,如HDFS,这个会引起数据复写.磁盘IO…

Spark RDD深度解析-RDD计算流程 摘要  RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心数据结构,所有数据计算操作均基于该结构进行,包括Spark sql .Spark Streaming.理解RDD有助于了解分布式计算引擎的基本架构,更好地使用Spark进行批处理与流计算.本文以Spark2.0源代码为主,对RDD的生成.计算流程.加载顺序等作深入的解析. RDD印象 直观上,RDD可理解为下图所示结构,即RDD包含多个Partition(分…

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with…

Spark系列-初体验(数据准备篇) Spark系列-核心概念 一. Spark核心概念 Master,也就是架构图中的Cluster Manager.Spark的Master和Workder节点分别Hadoop的NameNode和DataNode相似,是一种主从结构.Master是集群的领导者,负责协调和管理集群内的所有资源(接收调度和向WorkerNode发送指令).从大类上来分Master分为local和cluster两大类 local:也就是本地模式,所有计算都在一台服务器上完成,通常用…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   转载请标明出处:小帆的帆的专栏 RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 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. GC的性能开销 频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC   import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.…

Spark Streaming核心概念与编程 1. 核心概念 StreamingContext Create StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) //Second(1) #表示处理的批次, 当前1秒处理一次 val ssc = new Stream…

这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性的分布式数据集,又称Spark core,它代表一个只读的.不可变.可分区,里面的元素可分布式并行计算的数据集. 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…

Spark-RDD 1.概念介绍 RDD(Resilient Distributed Dataset):弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. 官方定义还是比较抽象,个人理解为:它本质就是一个类,屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理,为用户提供了一组方便数据转换和求值的方法. 2.RDD特点 1)不可变:弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合 2)可分区:RDD在抽象上来…

在Spark的Rdd中,Rdd是分区的. 有时候需要重新设置Rdd的分区数量,比如Rdd的分区中,Rdd分区比较多,但是每个Rdd的数据量比较小,需要设置一个比较合理的分区.或者需要把Rdd的分区数量调大.还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量. 有两种方法是可以重设Rdd的分区:分别是 coalesce()方法和repartition(). 这两个方法有什么区别,看看源码就知道了: def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Bool…

RDD是什么? RDD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.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出…

aggregateByKey 这个RDD有点繁琐,整理一下使用示例,供参考 直接上代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by Edward on 2016/10/27. */ object AggregateByKey { def main(args: Array[String]) { val sparkConf: SparkConf =…

1.  基于数据集的处理: 从物理存储上加载数据,然后操作数据,然后写入数据到物理设备; 基于数据集的操作不适应的场景: 不适合于大量的迭代: 不适合交互式查询:每次查询都需要对磁盘进行交互. 基于数据流的方式不能够复用曾经的结果或者中间的结果; 2. RDD弹性数据集 特点: A)自动的进行内存和磁盘数据的存储切换: B) 基于lineage的高效容错: C) Task如果失败会自动进行重试 D) Stage如果失败会自动进行重试,而且只会计算失败的分片; E) Checkpoint和pers…

org.apache.spark.rddRDDabstract class RDD[T] extends Serializable with Logging A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. Thi…

以上是对应的RDD的各中操作,相对于MaoReduce只有map.reduce两种操作,Spark针对RDD的操作则比较多 *********************************************** map(func) 返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过func函数转换后组成 ***********************************************filter(func)返回一个新的数据集,由经过func函数后返回值为true的原元素组成 ***…

https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD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.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Ma…

 RDD的检查点 首先,要清楚.为什么spark要引入检查点机制?引入RDD的检查点?  答:如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果计算特别复杂或者计算耗时特别多,那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容忽视的.为了避免缓存丢失重新计算带来的开销,Spark又引入检查点机制. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RDD上的重复计算,能够极大地提升计算速度.但是,如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果…