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一、环境说明
二、RDD 转 Dataframe 的方法文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-806440.html
1、通过 StructType 创建 Dataframe（强烈推荐使用这种方法）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-806440.html
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Ø练习 1： Ø 练习 2： Ø 练习 3： Ø 练习 4： Ø 练习 5： groupByKey groupByKey会将RDD[key,value]按照相同的key进行分组，形成RDD[key,iterable[value]]的形式，有点类似于sql中的groupby，例如类似于mysql中的group_contact cogroup groupByKey是对单个RDD的数据进行分组，还可以使用一个叫作cogroup()的函
了解RDD容错机制 理解RDD检查点机制的特点与用处 理解共享变量的类别、特点与使用 当Spark集群中的某一个节点由于宕机导致数据丢失，则可以通过Spark中的RDD进行容错恢复已经丢失的数据。RDD提供了两种故障恢复的方式，分别是 血统（Lineage）方式 和 设置检查点（checkpoint）
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
spark官方提供了两种方法实现从RDD转换到DataFrame。第一种方法是利用反射机制来推断包含特定类型对象的Schema，这种方式适用于对已知的数据结构的RDD转换；第二种方法通过编程接口构造一个 Schema ，并将其应用在已知的RDD数据中。 在Windows系统下开发
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
Spark RDD 缓存是在内存存储RDD计算结果的一种优化技术。把中间结果缓存起来以便在需要的时候重复使用，这样才能有效减轻计算压力，提升运算性能。 当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接
rdd 弹性分布式数据集 是spark框架自己封装的数据类型，用来管理内存数据 数据集： rdd数据的格式 类似Python中 [] 。 hive中的 该结构[] 叫 数组 rdd提供算子(方法) 方便开发人员进行调用计算数据 在pysaprk中本质是定义一个rdd类型用来管理和计算内存数据 分布式 ： r
目录 map mapPartitions mapPartitionsWithIndex flatMap glom groupBy shuffle filter sample distinct coalesce repartition sortBy ByKey intersection union subtract zip partitionBy reduceByKey groupByKey reduceByKey 和 groupByKey 的区别 aggregateByKey foldByKey combineByKey reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey 的区别 join leftOuterJoin
1.1 RDD依赖关系 在Spark中，一个RDD的形成依赖于另一个RDD，则称这两个RDD具有依赖关系(一般指相邻的两个RDD之间的关系) ,RDD的依赖关系对于优化Spark应用程序的性能和可靠性非常重要。通过合理地设计RDD的转换和动作操作，可以避免不必要的Shuffle操作，提高计算效率。 words的
分区列表 RDD 数据结构中存在分区列表，用于执行任务时并行计算，是实现分布式计算的重要属性。 分区计算函数 Spark 在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算 RDD之间的依赖关系 RDD 是计算模型的封装，当需求中需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个 RDD 建
