1.在HDFS根目录下创建目录(姓名学号) hdfs dfs -mkdir /zwj25 hdfs dfs -ls / 访问 http://[IP]:50070 2.上传本地文件到HDFS hdfs dfs -put file.txt /zwj25 3.进入spark4-shell var hdfsrdd=sc.textFile("/zwj25/file.txt") hdfsrdd.collect hdfsrdd.partitions hdfsrdd.partitions.size s…

RDD的创建  两种方式来创建RDD: 1)由一个已经存在的Scala集合创建 2)由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有所有Hadoop支持的数据集,比如HDFS.Cassandra.HBase.Amazon S3等. RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建.这些确定性操作称为转换,如map.filter.groupBy.join. 第1个RDD:代表了spark应用程序输入数据的来源,通过Transformation来对RDD进行各种算子的…

一.创建RDD 1.创建RDD 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HDFS文件创建RDD. 1.使用程序中的集合创建RDD,主要用于进行测试,可以在…

Spark练习之创建RDD(集合.本地文件) 一.创建RDD 二.并行化集合创建RDD 2.1 Java并行创建RDD--计算1-10的累加和 2.2 Scala并行创建RDD--计算1-10的累加和 三.使用本地文件和HDFS创建RDD 3.1 Java---使用本地文件创建RDD 3.2 Scala---使用本地文件创建RDD 四.RDD持久化原理 五.不使用RDD持久化的问题的原理 六.RDD持久化工作的原理 七.RDD持久化策略 八.如何选择RDD持久化策略 一.创建RDD 二.并行化集…

   本章介绍了Spark用于数据处理的核心抽象概念,具有弹性的分布式数据集(RDD).一个RDD仅仅是一个分布式的元素集合.在Spark中,所有工作都表示为创建新的RDDs.转换现有的RDD,或者调用RDD上的操作来计算结果.在底层,Spark自动将数据中包含的数据分发到你的集群中,并将你对它们执行的操作进行并行化.数据科学家和工程师都应该阅读这一章,因为RDD是Spark的核心概念.我们强烈建议你在这些例子中尝试一些 交互式shell(参见"Spark的Python和Scala shell的…

RDD Author:萌狼蓝天 [哔哩哔哩]萌狼蓝天 [博客]https://mllt.cc [博客园]萌狼蓝天 - 博客园 [微信公众号]mllt9920 [学习交流QQ群]238948804 目录 RDD 特点 创建 从内存中创建RDD 从外部存储创建RDD 1.创建本地文件 2.启动spark-shell 3.从本地文件系统中读取 从HDFS创建RDD 1.在HDFS根目录下创建目录(姓名学号) 2.上传本地文件到HDFS 3.进入spark4-shell 从其他RDD创建 算子 map(…

创建RDD: 1:使用程序中的集合创建RDD,主要用于进行测试,可以在实际部署到集群运行之前,自己使用集合构造测试数据,来测试后面的spark应用流程. 2:使用本地文件创建RDD,主要用于临时性地处理一些储存了大量数据的文件 3:使用HDFS文件创建RDD,应该是最常用的生产环境处理方式,主要可以针对HDFS上储存的大数据,进行离线处理操作. //创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName=("//跟类名一样")…

1:什么是Spark的RDD??? 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,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2:RDD的属性: a.一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个…

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HDFS文件创建RDD. 1.并行化集合 如果要通过并行化集合来创建RDD,需要针对程序中的集合,调用SparkContext的parallelize()方法.Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去,形成一个分布式的数据集合,也就是一个RDD.相当于是,集合中的部分数据会到一个节点上,而另一部分数据会到其他节点上.然后就可以用并行的方式来操作这个分布式数据集合,即RDD.   // 案…

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得…

不多说,直接上干货! 创建RDD 方式一:从集合创建RDD (1)makeRDD (2)Parallelize 注意:makeRDD可以指定每个分区perferredLocations参数,而parallelize则没有. 方式二:读取外部存储创建RDD Spark与Hadoop完全兼容,所以对Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark同样支持. (1)多文件格式支持: (2)多文件系统支持: 1)本地文件系统 2)S3 3)HDFS (3)数据库 1)JdbcRDD 2)spark…

打开eclipse创建maven项目 pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0…

RDD 介绍 spark 最重要的一个概念叫 RDD,Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集,它是 spark 的最基本的数据(也是计算)抽象. 代码中是一个抽象类,它代表一个 不可变.可分区.里面的元素可并行计算的数据集合. RDD 的属性 拥有一组分区:数据集的基本组成单位 拥有一个计算每个分区的函数 拥有一个分区器,partitioner,即 RDD 的分片函数 RDD 间存在依赖关系 [下面 RDD 特点中有解释] 拥有一个列表,存储每个 parti…

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个…

目录 RDD的创建 三种方式 从一个集合中创建 从文件中创建 从其他的RDD转化而来 RDD编程常用API 算子分类 Transformation 概述 帮助文档 常用Transformation表 Transformation使用实例 Action 帮助文档 常用Action表 Action使用实例 RDD的创建 三种方式 从一个集合中创建 val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) 从文件中创建 val rdd2 = sc.textFi…

val list = List(1,2,3) var rdd = sc.parallelize(list) rdd.partitions.size 通过调用SparkContext的parallelize方法,在一个已经存在的Scala集合上创建的(一个Seq对象). 集合的对象将会被拷贝,创建出一个可以被并行操作的分布式数据集. 一旦分布式数据集(distData)被创建好,它们将可以被并行操作. 例如,我们可以调用distData.reduce(lambda a, b: a + b)来将数组…

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))…

  RDD的5大特点  1)有一个分片列表,就是能被切分,和Hadoop一样,能够切分的数据才能并行计算. 一组分片(partition),即数据集的基本组成单位,对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度.用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值.默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目.每个分配的存储是由BlockManager实现的,每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block,而这个Block会被一个…

   RDD是什么? 通俗地理解,RDD可以被抽象地理解为一个大的数组(Array),但是这个数组是分布在集群上的.详细见  Spark的数据存储 Spark的核心数据模型是RDD,但RDD是个抽象类,具体由各子类实现,如MappedRDD. ShuffledRDD等子类. Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类.  官方对RDD的解释是:弹性分布式数据集,全称是Resilient Distributed Datasets.RDD是只读的.分区记录的集合.RDD只能基于在稳定物理存储…

创建RDD的方法: JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://spark1:9000/spark.txt");   JavaRDD<String> lines = sc.textFile("C://Users//Administrator//Desktop//spark.txt");   List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4,…

[TOC] 前言 在Spark的使用中,性能的调优配置过程中,查阅了很多资料,之前自己总结过两篇小博文Spark踩坑记--初试和Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql),第一篇概况的归纳了自己对spark的初步尝试,第二篇更多是局部在spark对于数据库的操作,而本文的思路是从spark最细节的本质,即核心的数据结构RDD出发,到整个Spark集群宏观的调度过程做一个整理归纳,从微观到宏观两方面总结,方便自己在调优过程中找寻问题,理清思路,也加深自己对于分布式程序开发的理解.(有任何…

---------------- 本节内容 1.RDD的工作流程 2.WordCount解说  · shell版本WordCount  · java版本WordCount ---------------- 一.RDD工作流程 1. RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的.RD…

--------------------- 本节内容: · Spark转换 RDD操作实例 · Spark行动 RDD操作实例 · 参考资料 --------------------- 关于学习编程方式的,每个人都有自己的方式.对我个人来说,最好的方法还是多动手写demo,要多写代码,才能理解的更加深刻,本节以例子的形式讲解各个Spark RDD的使用方法和注意事项,本文一共讲解了20个RDD的使用demo. 一.Spark转换 RDD操作实例 RDD转换操作返回的是RDD,而行动操作返回的是其…

Working with key/value Pairs Motivation Pair RDDs are a useful building block in many programs, as they expose operations that allow u to act on each key in parallel or regroup data across network. Eg: pair RDDs have a reduceByKey() method that can a…

1. Spark的RDD RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,是对分布式数据集的一种抽象. RDD所具备5个主要特性: 一组分区列表 计算每一个数据分片的函数 RDD上的一组依赖 对于Key Value 对的RDD,会有一个Partitioner, 这是数据的分区器,控制数据分区策略和数量 一组Preferred Location信息(如HDFS 上的数据块地址) 上图是一个简单的CoGroupedRDD满足了RDD 5个特性   2. RD…

RDD创建 在Spark中创建RDD的创建方式大概可以分为三种:从集合中创建RDD:从外部存储创建RDD:从其他RDD创建. 由一个已经存在的Scala集合创建,集合并行化,而从集合中创建RDD,Spark主要提供了两种函数:parallelize和makeRDD. val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) 两个函数的声明 def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int…

Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD 可以包含Python.Java.Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象. 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如list 和set). RDD支持两种类型的操作:转化操作和行动操作.转化操作会由一个RDD 生成一个新的RDD.行动操作会对RDD计算出一个结果,并把结果返回到驱动器程序中,或把…

SparkContext SparkContext 是在 spark 库中定义的一个类,作为 spark 库的入口点: 它表示连接到 spark,在进行 spark 操作之前必须先创建一个 SparkContext 的实例,并且只能创建一个: 利用 SparkContext 实例创建的对象都是 RDD,这是相对于 SparkSession 说的,因为 它创建的对象都是 DataFrame: 创建 sc class SparkContext(__builtin__.object): def __i…

Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上,使得Spark的各个组件可以无缝进行集成,在同一个应用程序中完成大数据计算任务.RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>. RDD设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式算法(比如机器学习.图算法等)和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间…

RDD的特点: (1)rdd是数据集: (2)rdd是编程模型:因为rdd有很多数据计算方法如map,flatMap,reduceByKey等: (3)rdd相互之间有依赖关系: (4)rdd是可以分区的,如下图所示: ======================================= Spark计算模型RDD 一. 课程目标 目标1:掌握RDD的原理 目标2:熟练使用RDD的算子完成计算任务 目标3:掌握RDD的宽窄依赖 目标4:掌握RDD的缓存机制 目标5:掌握划分stage 目…