Spark避坑系列二（Spark Core-RDD编程）

9月前作者：garagong 分类：Toy博客阅读(36) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark避坑系列二（Spark Core-RDD编程）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

大家想了解更多大数据相关内容请移驾我的课堂：
大数据相关课程
剖析及实践企业级大数据
数据架构规划设计
大厂架构师知识梳理：剖析及实践数据建模

PySpark避坑系列第二篇，该篇章主要介绍spark的编程核心RDD，RDD的概念，基础操作

一、什么是RDD

1.1 概念

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。

可以认为RDD是分布式的列表List或数组Array，抽象的数据结构

1.2 为什么需要RDD

分布式计算需要:

• 分区控制
• Shuffle控制
• 数据存储\序列化\发送
• 数据计算API
• 等一系列功能

这些功能, 不能简单的通过Python内置的本地集合对象(如文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-786387.html

到了这里，关于Spark避坑系列二（Spark Core-RDD编程）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

Spark【RDD编程（三）键值对RDD】

键值对 RDD 就是每个RDD的元素都是（key，value）类型的键值对，是一种常见的 RDD，可以应用于很多场景。因为毕竟通过我们之前Hadoop的学习中，我们就可以看到对数据的处理，基本都是以键值对的形式进行统一批处理的，因为MapReduce模型中

2024年02月09日
浏览(49)
spark DStream从不同数据源采集数据（RDD 队列、文件、diy 采集器、kafka）（scala 编程）

目录 1. RDD队列 2 textFileStream 3 DIY采集器 4 kafka数据源【重点】 a、使用场景：测试 b、实现方式: 通过ssc.queueStream(queueOfRDDs)创建DStream，每一个推送这个队列的RDD，都会作为一个DStream处理 1. 自定义采集器 2. 什么情况下需要自定采集器呢？比

2024年02月07日
浏览(49)
Spark【RDD编程（四）综合案例】

输入数据：处理代码：代码解析：运行结果：要求：输入三个文件（每行一个数字），要求输出一个文件，文件内文本格式为（序号数值）。我们会发现，如果我们不调用 foreach 这个行动操作而是直接在转换操作中进行输出的话，这样是输出不来结果的，

2024年02月09日
浏览(38)
Spark RDD编程基本操作

RDD是Spark的核心概念，它是一个只读的、可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，可在多次计算间重用。Spark用Scala语言实现了RDD的API，程序员可以通过调用API实现对RDD的各种操作，从而实现各种复杂的应用。 Spark采用textFile()方法来从文件系统中加

2024年02月06日
浏览(82)
Spark综合大作业：RDD编程初级实践

Spark综合大作业：RDD编程初级实践实验配置：操作系统：Ubuntu16.04 | 环境：Spark版本：2.4.0 | 软件：Python版本：3.4.3。（1）熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作；（2）熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。本次大作业的实验是操作系统：Ubuntu16.04，Spark版本：2.4.0，Python版

2023年04月26日
浏览(44)
【Spark编程基础】实验三RDD 编程初级实践(附源代码）

1、熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作； 2、熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法 1、Scala 版本为 2.11.8。 2、操作系统：linux（推荐使用Ubuntu16.04）。 3、Jdk版本：1.7或以上版本。请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt，该数据集包含了某大

2024年03月25日
浏览(56)
Spark避坑系列一（基础知识）

大家想了解更多大数据相关内容请移驾我的课堂：大数据相关课程剖析及实践企业级大数据数据架构规划设计大厂架构师知识梳理：剖析及实践数据建模剖析及实践数据资产运营平台 Spark作为大数据领域离线计算的王者，在分布式数据处理计算领域有着极高的处理效率，

2024年02月02日
浏览(48)
Spark大数据处理讲课笔记---Spark RDD典型案例

利用RDD计算总分与平均分利用RDD统计每日新增用户利用RDD实现分组排行榜针对成绩表，计算每个学生总分和平均分读取成绩文件，生成lines；定义二元组成绩列表；遍历lines，填充二元组成绩列表；基于二元组成绩列表创建RDD；对rdd按键归约得到rdd1，计算总分；将rdd1映射

2024年02月06日
浏览(48)
Spark【Spark SQL（二）RDD转换DataFrame、Spark SQL读写数据库】

Saprk 提供了两种方法来实现从 RDD 转换得到 DataFrame：利用反射机制推断 RDD 模式使用编程方式定义 RDD 模式下面使用到的数据 people.txt ：在利用反射机制推断 RDD 模式的过程时，需要先定义一个 case 类，因为只有 case 类才能被 Spark 隐式地转换为DataFrame对象。注意

2024年02月09日
浏览(51)
Spark大数据分析与实战笔记（第三章 Spark RDD 弹性分布式数据集-02）

人生很长，不必慌张。你未长大，我要担当。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，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。 RDD是Spark提供的最重要的抽象概念

2024年02月22日
浏览(83)