工作中常遇到的一个让人头疼的问题就是对大量数据的收集与处理，比如在建立用户画像的时候，需要跑一个月活数据，原始策略是直接用hive去查询，但随着用户规模的扩张和计算资源分配不足等问题，后期常常跑一天也无法从app的原始日志中得到这些数据。因此某一天我开始了瞎搞，作为一个java程序员，被java限制了一些思维，在接触scala时有点手足无措，也是直接硬去写spark，反复调整，算是勉强写出了一个能
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2023-11-25 17:40:02
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RDD定义RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。spark的最小计算单元RDD，通过组合，让功能越来越强大。 装饰者设计模式，逐层的增加功能的扩展。如下图 RDD的数据只有在调用collect方法时，才会真正执行业务逻辑操作。之前
一、groupBy将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中，一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组。例子：将奇数偶数分为两组def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkCon
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2023-11-12 10:59:44
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一、 实验目的掌握分布式多节点计算平台Spark配置，Spark编程环境IDEA配置，示例程序启动与运行二、 实验环境Linux的虚拟机环境、线上操作视频和实验指导手册三、 实验任务完成Spark开发环境安装、熟悉基本功能和编程方法。四、 实验步骤请按照线上操作视频和实验指导手册 ，完成以下实验内容：实验2-1 Spark安装部署：Standalone模式(1)在Hadoop平台上配置Spark主
class SparkContext(clientDriver:String){var scname = clientDriver}abstract class RDD(var sc:SparkContext){def persist(level:String){}}class myRDD(var myRDDsc:SparkContext) extends RDD(myR
原创
2016-01-06 15:48:31
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一句话说，在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作，而对RDD的操作不外乎创建、转换、调用求值。什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset），弹性分布式数据集。 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令，而不是指真实的数据，Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作。 之所以称弹性，是因为其有高容错性。默
基本原理Spark SQL用于处理结构化数据的Spark模块，兼容但不受限于Hive。而Hive不受限于单一引擎，可以采用Spark, Map-Reduce等引擎。 SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率，提升执行效率，其提供了DataFrame与DataSet两个编程抽象，类似Spark Core的RDD。Spark SQL特点：易整合：整合Spark编程与SQL查询统一的数据访问：
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2023-09-04 11:16:59
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在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看出生级别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。不同的是，他们的执行效率和执行方
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2023-12-17 10:27:27
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本文介绍了Apache Spark。它讨论了什么是Spark，如何获取Spark以及如何运行Spark。Apache Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了Java、Scala、Python和R的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL、用于pandas工作负载的pandas API on Spark、用于机器学习的MLlib、用于图处理的GraphX以及用于增量计算和流处理的Structured Streaming。您可以从项目网站下载Spark。下载包适用于少数流行的Hadoop版本。您还可以下载“Hadoop free”二进制文件，并通过增强Spark的类路径来运行Spark与任何Hadoop版本。Scala和Java用户可以使用其Maven坐标将Spark包含在他们的项目中，而Python用户可以从PyPI安装Spark。
三者的共性1、RDD、DataFrame、Dataset 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到 Action 如 foreach 时，三者才会开始遍历运算。3、三者都会根据 spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出4、三者都有 partition
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2023-06-11 14:30:23
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写这篇小总结是因为前段时间是自己业余时间对Spark相关进行了些探索，接下来可能有别的同事一起加入，且会去借用一些别的服务器资源，希望可以借此理下思路。实践Spark的原因在之前Spark简介及安装的文章前面，介绍了Spark在大数据处理领域的一个定位，以及AMP实验室构建的生态圈，总之我定义Spark为一个值得研究的东西，包括他的实现语言Scala，底层的资源管理Mesos/YARN。对于Spa
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、基本概念1.RDD的生成2.RDD的存储3.Dependency4.Transformation和Action4.1 Transformation操作可以分为如下几种类型：4.1.1 视RDD的元素为简单元素。4.1.2 视RDD的元素为Key-Value对:4.2 Action操作可以分为如下几种：5.shuffl
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2023-11-14 09:26:59
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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，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用 它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有S
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2023-07-11 20:00:57
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窄依赖所谓窄依赖就是说子RDD中的每个分区（partition）只依赖于父RDD中有限个数的partition。在API中解释如下： 窄依赖在代码中有两种具体实现，一种是一对一的依赖：OneToOneDependency，从其getparent方法中不难看出，子RDD只依赖于父 RDD相同ID的Partition。另外一种是范围的依赖，RangeDependency，它仅仅被org.apache
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2023-06-11 15:26:05
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是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块，用于处理结构化数据，开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析， 底层基于RDD进行操作，是一种特殊的RDD，DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者Da
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2023-08-10 20:44:14
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RDD操作类型 名称描述RDD操作类型transformation从一个已有的数据集创建一个新数据集。惰性执行action返回一个值到driver端，在一个数据集计算后。非惰性执行persist(cache)持久化或缓存RDD。惰性执行 Understanding closuresspark的一个重要点，当代码在集群执行时，理解变量和方法的范围和生命周期。RDD的超出它们范围修
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2023-11-07 10:55:39
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文章目录概述三者的共性三者的区别RDD转换为DateFrameDateFrame转换为RDDDataSetRDD转换为DataSetDataSet转换为RDDDataFrame与DataSet的互操作DataSet转换为DataFrameDataSet转DataFrameDataFrame转DataSetAPI相关练习 概述在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataF
# 如何实现Spark SQL和RDD转
## 1.整体流程
在实现Spark SQL和RDD转换的过程中，我们需要遵循以下步骤：
```mermaid
gantt
title Spark SQL和RDD转换流程
section 数据准备
准备数据集合 :done, dataPrep, 2022-01-01, 1d
sectio
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。目前的热度已经超过Hadoop,正所谓青出于蓝而胜于蓝，今天我们就来看看关于park 的精华问答吧。 1 Q：DataFrame是什么?A：DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。 2 Q：DataFrame与RDD的主要区别在于?A：DataFrame带有s
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2024-01-07 17:00:09
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在Spark1.6版本中，试图为RDD，DataFrame提供一个新的实验性接口Dataset api接口,所以从范围来说，下面这张图能表明：Dataframe是Dataset的row类型。RDD是弹性的分布式数据集。1.懒执行且不可变，支持lambda表达式的并行数据集合2.面向对象的编程风格，使用对象点的方式操作数据缺点：3.集群间的通信，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。
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2023-06-19 12:50:46
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