Spark 大数据实战：基于 RDD 的大数据处理分析
之前笔者参加了公司内部举办的一个 Big Data Workshop，接触了一些 Spark 的皮毛，后来在工作中陆陆续续又学习了一些 Spark 的实战知识。本文笔者从小白的视角出发，给大家普及 Spark 的应用知识。什么是 SparkSpark 集群是基于 Apache Spark 的分布式计...
Python大数据之PySpark(六)RDD的操作
RDD的操作函数分类*Transformation操作只是建立计算关系，而Action 操作才是实际的执行者*。Transformation算子转换算子操作之间不算的转换，如果想看到结果通过action算子触发Action算子行动算子触发Job的执行，能够看到结果信息Transformation函数...
Python大数据之PySpark(五)RDD详解
RDD详解为什么需要RDD?首先Spark的提出为了解决MR的计算问题，诸如说迭代式计算，比如：机器学习或图计算希望能够提出一套基于内存的迭代式数据结构，引入RDD弹性分布式数据集，如下图为什么RDD是可以容错？RDD依靠于依赖关系dependency relationshipreduceByKey...
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark RDD创建、操作及词频统计、倒排索引实战（超详细 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、RDD的创建Spark可以从Hadoop支持的任何存储源中加载数据去创建RDD，包括本地文件系统和HDFS等文件系统。我们通过Spark中的SparkContext对象调用textFile()方法加载数据创建RDD。1、从文件系统加载数据创建R...
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark RDD设计、运行原理、运行流程、容错机制讲解（图文解释）
一、RDD的概念RDD（Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集，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，并且还能控制数据的分区。不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实现管道化，从而避免了中间结果的I/O操作，提高数据处理...
大数据Spark RDD持久化和Checkpoint
1 缓存函数在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率。可以将RDD数据直接缓存到内存中，函数声明如下：但是实际项目中，不会直接使用上述的缓存函数&a...
大数据Spark RDD 函数 2
4.4 聚合函数在数据分析领域中，对数据聚合操作是最为关键的，在Spark框架中各个模块使用时，主要就是其中聚合函数的使用。4.4.1 集合中聚合函数回顾列表List中reduce聚合函数核心概念：聚合的时候，往往需要聚合中间临时变量。查看列表List中聚合函数reduce和fold源码如下：通过代...
大数据Spark RDD 函数 1
1 函数分类有一定开发经验的读者应该都使用过多线程，利用多核 CPU 的并行能力来加快运算速率。在开发并行程序时，可以利用类似 Fork/Join 的框架将一个大的任务切分成细小的任务，每个小任务模块之间是相互独立的，可以并行执行，然后将所有小任务的结果汇总起来，得到最终的结果。一个非常好的例子便是...
大数据Spark RDD介绍
1 RDD 定义对于大量的数据，Spark 在内部保存计算的时候，都是用一种叫做弹性分布式数据集（ResilientDistributed Datasets，RDD）的数据结构来保存的，所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。在Spark开山之作Resilient Distribut...
大数据编程实验二：RDD编程
一、前言刚更完大数据编程实验一，紧接着我就继续写实验二，我也一直没做，我比较懒，今天才开始做，果然赶鸭子上架，效率还是高。好啦，废话不多说，我们直接开始做实验。二、实验目的与要求熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法三、实验内容给定数据集da...
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