rdd

This question already has an answer here: How to convert rdd object to dataframe in spark 10 answers I've been playing around with converting RDDs to DataFrames and back again. First, I had an RDD of type (Int, Int) called dataPair. Then I created a DataFrame object with column headers using: val dataFrame = dataPair.toDF(header(0), header(1)) Then I converted it from a DataFrame back to an RDD using: val testRDD = dataFrame.rdd which returns an RDD of type org.apache.spark.sql.Row (not (Int, Int)). Then I'd like to convert it back to an RDD using .toDF but I get an error: error: value toDF is

Is there a way to concatenate datasets of two different RDD s in spark? Requirement is - I create two intermediate RDDs using scala which has same column names, need to combine these results of both the RDDs and cache the result for accessing to UI. How do I combine the datasets here? RDDs are of type spark.sql.SchemaRDD maasg I think you are looking for RDD.union val rddPart1 = ??? val rddPart2 = ??? val rddAll = rddPart1.union(rddPart2) Example (on Spark-shell) val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1, "Aug", 30),(1, "Sep", 31),(2, "Aug", 15),(2, "Sep", 10))) val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1, "Oct",

Spark程序编译报错： [INFO] Compiling 2 source files to E:\Develop\IDEAWorkspace\spark\target\classes at 1567004370534 [ERROR] E:\Develop\IDEAWorkspace\spark\src\main\scala\cn\itcast\wordCount\WordCount.scala:3: error: object apache is not a member of package org [ERROR] import org.apache.spark.rdd.RDD [ERROR] ^ [ERROR] E:\Develop\IDEAWorkspace\spark\src\main\scala\cn\itcast\wordCount\WordCount.scala:4: error: object apache is not a member of package org [ERROR] import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} [ERROR] ^ [ERROR] E:\Develop\IDEAWorkspace\spark\src\main\scala\cn\itcast\wordCount

　　1、RDD是什么 　　RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，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，在多次计算间重用。 　　为什么会产生RDD? 　　(1)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。RDD正是解决这一缺点的抽象方法 　　(2)RDD的具体描述RDD(弹性数据集)是Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编 　　操作集合的方式，进行各种并行操作。可以将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合，它提供了一种只读、只能有已存在的RDD变换而来的共享内存，然后将 　　所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。a.他是分布式的，可以分布在多台机器上，进行计算。b.他是弹性的，计算过程中内错不够时它会和磁盘进行数 　　据交换。c.这些限制可以极大的降低自动容错开销d.实质是一种更为通用的迭代并行计算框架，用户可以显示的控制计算的中间结果，然后将其自由运用于之后 　　的计算。 　　(3)RDD的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种：数据检查点和记录更新RDD采用记录更新的方式：记录所有更新点的成本很高。所以

Spark基本知识 1、简单架构 （重点） 2、主要数据抽象RDD RDD ——弹性分布式数据集 （重点） RDD特性 （重点） RDD创建 RDD分区器 3、RDD的依赖关系 （重点） 依赖关系对比 Shuffle过程 触发shuffle的算子 4、DAG工作原理 5、算子 (重点) 转换算子(Transformation) 动作算子(Actions)： 6、RDD持久化 缓存cache 检查点 7、共享变量 广播变量 累加器 8、分区及优化 分区设计 数据倾斜 9、常见数据源的装载 装载CSV数据源 装载Json文件 10、基于RDD的Spark程序开发 Spark与MapReduce对比 Spark是一种有别于MR的计算框架，它偏向于使用内存处理数据，并且尽可能的减少数据写入磁盘和shuffle的过程。 Spark = 基于内存的分布式计算框架 + SCALA + Schema的应用 为什么是schema而不是sql ? 尽管Spark提供了众多拓展SQL的组件和接口，但不可否认的是它并不是一个数据库，数据往往存储在另一个分布式的存储系统上，Spark同hive一样仅维护关于数据的元数据库。 2014年Spark超过MapReduce成为排序的排行榜第一 MapReduce缺点： 只有Map和Reduce两个操作，复杂逻辑需要繁杂的代码支持

Definition says: RDD is immutable distributed collection of objects I don't quite understand what does it mean. Is it like data (partitioned objects) stored on hard disk If so then how come RDD's can have user-defined classes (Such as java, scala or python) From this link: https://www.safaribooksonline.com/library/view/learning-spark/9781449359034/ch03.html It mentions: Users create RDDs in two ways: by loading an external dataset, or by distributing a collection of objects (e.g., a list or set) in their driver program I am really confused understanding RDD in general and in relation to spark

原文引用 大专栏 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/26/5d634faceb33c/ 为了能够深入使用 Spark ，那么必须对 Spark 有更为深入的理解。整体的结构的把握会显得非常重要。整体结构在脑海中成型后，别如同脑海中有了一个 Spark 的地图，后续深入了解的每个模块都能在整体上找到对应的位置，开发对应功能也会更加了然于胸。 网上的结构图非常丰富，但是我觉得都太过抽象，缺少一些细节。我这里尝试做的就是帮助 Spark 新手读者能构建一个 Spark 的直观感受，同时也是我自己知识的一个整理。 小Demo 下面是一段简单的 demo 进程。首先从数据源中取数，这里是从文本中读取数据。然后进行一系列的转换，最终得到自己想要的结果。 public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark WordCount").setMaster("local"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> lines = sc.textFile("your/file/path"); lines.flatMap((String s) ->

Spark Streaming + Kafka集成指南 Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API，因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用。请选择正确的包， 请注意，0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容，但0.10集成与早期的代理不兼容。 注意：从Spark 2.3.0开始，不推荐使用Kafka 0.8支持。 Spark Streaming从Kafka接收数据，转换为spark streaming中的数据结构Dstream。数据接收方式有两种 ：1 使用Receiver接收的旧方法：2使用Direct拉取的新方法（在Spark 1.3中引入）。 https://spark.apache.org/docs/1.6.3/streaming-kafka-integration.html https://spark.apache.org/docs/2.3.1/streaming-kafka-0-10-integration.html Receiver方式 Received是使用Kafka高级Consumer API实现的。与所有接收器一样，从Kafka通过Receiver接收的数据存储在Spark Executor的内存中，然后由Spark Streaming启动的job来处理数据。然而默认配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据

I have the data like, cl_id cn_id cn_value 10004, 77173296 ,390.0 10004, 77173299 ,376.0 10004, 77173300 ,0.0 20005, 77173296 ,0.0 20005, 77173299 ,6.0 2005, 77438800 ,2.0 Cl_id IDs: 10004 ,20005 Filter by 10004 10004, 77173296 ,390.0 10004, 77173299 ,376.0 Filter by 20005 20005, 77173296 ,0.0 20005, 77173299 ,6.0 Now I want the return RDD like, 10004,cn_id,x1(77173296.value,77173300.value) ==> 10004,77173296,390.0,376.0 20005,cn_id,x1(77173296.value,77173300.value) ==> 20005,77173296,0.0,6.0 And I want to perform some operation on this return_RDD : def cal_for(rdd_list): #list.map(position1)

I have above code as Spark driver, when I execute my program it works properly saving required data as Parquet file. String indexFile = "index.txt"; JavaRDD<String> indexData = sc.textFile(indexFile).cache(); JavaRDD<String> jsonStringRDD = indexData.map(new Function<String, String>() { @Override public String call(String patientId) throws Exception { return "json array as string" } }); //1. Read json string array into a Dataframe (execution 1) DataFrame dataSchemaDF = sqlContext.read().json(jsonStringRDD ); //2. Save dataframe as parquet file (execution 2) dataSchemaDF.write().parquet("md