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spark三大数据结构

spark

数据结构

CodeFun:数据结构（SwordOffer，LeetCode），深度学习（Tensorflow，Keras，Pytorch），机器学习（sklearn，spark），AutoML，AutoDL，ModelDeploying，SQL

MachineLP：其实事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又

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spark 三大数据结构

1. Rdd

1.1 定义

数据集：存储的是数据的计算逻辑

分布式：数据的来源$计算$数据的存储

弹性：

血缘（依赖关系）：spark 可以通过特殊的处理方案简化依赖关系

计算：spark 是基于内存的，所以性能非常高，可以和磁盘进行灵活切换

分区：spark 在创建默认分区后，可以通过指定的算子来改变分区数量

容错：spark 在执行计算时，如果发生错误，需要进行容错重试处理

数量

Spark 中数量，Executor:可以通过提交应用的参数进行设定

Paron：默认情况下，读取文件采用的是 hadoop 的切片规则，如果读取内存中的数据，

可以根据特定的算法进行设定，可以通过其他算子改变。

多个阶段的场合，下一个阶段的分区数量取决于上一个阶段最后 RDD 的分区数，但是可以

在相应的算子中进行修改

Stage:1(ResultStage)+Shue 依赖的数量（ShueMapStage）,划分阶段的目的就是为了任务

执行的等待，因为 Shue 的过程需要落盘

Task:原则上是一个分区一个任务，但是实际应用中，可以动态调整

1.2 创建

从内存中创建

从存储中创建

从其他 rdd 创建

1.3 属性

分区

依赖关系

分区器

优先位置

计算函数

1.4 使用

转换：单 value 类型，双 value 类型，k-v 类型

行动:runjob

2 广播变量：分布式共享只读数据

3 累加器：分布式共享只写数据

sparksql 概述

什么是 SparkSql

 是用来处理结构化数据的模块，它提供了两个变成抽象， 和 并

且作为分布式  查询引擎的作用

我们已经学习了 ，它是将  转换成  然后提交到集群上执行，大大简化

了编写  程序的复杂性，由于  这种计算模型执行效率比较慢，所以

 应运而生，它是将  转换成 然后提交到集群中执行，执行效率非常快

spark SQL 特点

易整合

统一的数据访问方式

兼容 

标准的数据连接

DataFrame DataSet

 表述的是结构， 数据集

简单理解  数据本身加上了结构就是 ，数据结构加上了类，属性就是 

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