RDD操作1.准备文本文件 从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter()lambda 参数：条件表达式 2.生成单词的列表 从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter() 3.筛选出的单词RDD，映射为（单词，1）键值对。 words.map()
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2021-03-28 08:51:22
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两种常用的RDD类型：1. 并行集合(Parallelized Collections): 来自于分布式化的数据对象,比如用户自己键入的数据 2. 文件系统数据集: Hadoop Datasets 或文本文件,比如通过SparkContext.textFile()读取
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2022-02-16 14:38:29
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两种常用的RDD类型：1. 并行集合(Parallelized Collections): 来自于分布式化的数据对象,比如用户自己键入的数据 2. 文件系统数据集: Hadoop Datasets 或文本文件,比如通过SparkContext.textFile()读取的数据因为RDD的俩种不同类型,所以我们使用文件有不同方式...
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2021-06-03 18:15:44
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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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# 使用 Spark RDD 进行数据处理的指南
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark 已成为数据分析和处理的重要工具。Spark 提供了一个强大的 RDD（弹性分布式数据集）接口，允许用户进行大规模的数据操作。本文将引导你通过简单的步骤，了解如何使用 Spark RDD 进行数据操作。
## 整体流程
我们将在以下表格中展示使用 Spark RDD 操作的基础流程：
| 步
RDD的创建进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用...
原创
2021-06-11 21:35:37
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1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合 parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD。其函数定义如下： 由定义可见有两个参数，第一个参数指定数据集合，第二个参数指定数据分区。 实例：由普通数组创建RDD scala> val data=Array(1,2,3,4,5,6,7
原创
2021-08-01 15:26:34
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### 一、整体流程
使用PySpark进行RDD操作的整体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤2 | 读取数据 |
| 步骤3 | 对数据进行转换操作 |
| 步骤4 | 对数据进行行动操作 |
| 步骤5 | 关闭SparkSession对象 |
下面将详细介绍每一步需要做什么以及相关的代码说明
原创
2023-09-04 16:22:50
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spark常用RDD操作，操作包括两种类型，即转换（Transformation）操作和行动（Action）操作一、转换操作（Transformation）1、filter（func）筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集 例：val lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
val linesWi
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2023-06-19 05:51:18
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spark RDD目录spark RDD关于sparkRDD基本概念学习对于RDD的基本操作主从节点的启动spark的初始化RDD创建调用parallelize()方法并行化生成RDD使用外部存储中的数据集生成RDD注意事项正式的、RDD的基础操作WordCount的例子RDD转化操作transformationRDD行动操作actions总结基本编程步骤总结没有做的实践操作导入并使用jar包集成
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2023-12-11 10:33:02
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常用SparkRDD容易混淆的算子区别1.map与flatMap的区别# 初始化数据
val rdd1 = sc.parallelize(Array("hello world","i love you"))map# map算子
rdd1.map(_.split(" ")).collect
# map算子结果输出
res0: Array[Array[String]] = Array(Array(h
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2023-09-28 12:39:08
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RDD类型: 1. 并行集合(Parallelized Collections): 来自于分布式化的数据对象,比如用户自己键入的数据 2. 文件系统数据集: Hadoop Datasets 或文本文件,比如通过SparkContext.textFile()读取的数据因为RDD的俩种不同类型,所以我们使用文件有不同方式 
RDD是spark抽象的基石，可以说整个spark编程就是对RDD进行的操作
RDD是弹性的
分布式数据集，它是
只读的，
可分区的，这个数据集的全部或者部分数据可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓的弹性意思是：
内存不够时可以与磁盘进行交换。这是RDD另一个特性：内存计算。就是将数据保存到内存中，同时为了
学习目录一、基本概念1.什么是SparkStreaming2.快速入门3.DStream 创建（1）RDD队列的方式（2）自定义数据源的方式（3）Kafka数据源的方式 一、基本概念1.什么是SparkStreaming定义：Spark Streaming 用于流式数据的处理。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单
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2023-09-28 00:38:25
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RDD概念 定义 RDD（Resilient Distributed Datasets）, 是一个容错的, 并行的数据结构, 可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中, 并能控制数据的分区. 同时, RDD 还提供了一组丰富的操作来操作这些数据. 在这些操作中, 诸如 map, flatMap, f
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2021-07-20 09:33:26
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弹性分布式数据集（RDD） Spark是以RDD概念为中心运行的。RDD是一个容错的、可以被并行操作的元素集合。创建一个RDD有两个方法：在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合；从外部存储系统中引用一个数据集。RDD的一大特性是分布式存储，分布式存储在最大的好处是可以让数据在不同工作节点并行存储，以便在需要数据时并行运算。弹性指其在节点存储时
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2023-07-18 22:59:21
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RDD相关学习笔记，RDD创建，RDD算子，RDD键值对等内容 ...
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2021-10-31 03:48:00
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Spark中RDD操作
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2018-01-05 14:16:34
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本节介绍RDD的Transformations函数的原理和作用。还会介绍transformations函数的分类，和不同类型的转换产生的效果。Transformations简介在RDD中定义了两类操作函数：action和transformations。transformations通过在一些RDD中执行一些数据操作来产生一个或多个新的RDD。这些transformations函数包括：map，fi
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2020-12-25 21:19:47
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文章目录一. 运行环境二. PandasUDF产生缘由为何高效三. 使用方式1. toPandas2. pandas UDFs(Vectorized UDFs)注册 udfScalar Pandas UDFsGrouped Map Pandas UDFs测试用例Plus oneCumulative ProbabilitySubtract MeanScalar 和 Grouped map 的一些区
