sparkrdd源码大全（spark源码编译）

如何理解spark中RDD和DataFrame的结构

你对RDD的理解是对的sparkrdd源码大全，RDD就是一个分布式的无序的列表。

RDD中可以存储任何的单机类型的数据sparkrdd源码大全，但是sparkrdd源码大全，直接使用RDD在字段需求明显时，存在算子难以复用的缺点。

例如，现在RDD存的数据是一个Person类型的数据，现在要求所有每个年龄段（10年一个年龄段）的人中最高的身高与最大的体重。

使用RDD接口，因为RDD不了解其中存储的数据的具体结构，数据的结构对它而言是黑盒，于是这就需要用户自己去写一个很特化的聚合的函数来完成这样的功能。

而有了DataFrame，则框架会去了解RDD中的数据是什么样的结构的，用户可以说清楚自己对每一列进行什么样的操作，这样就有可能可以实现一个算子，用在多个列上，比较容易进行算子的复用。甚至，未来又要同时求出每个年龄段内不同的姓氏有多少个，则使用RDD接口，之前的函数需要改动很大才能满足需求，而使用DataFrame接口，则只需要添加对这一个列的处理，原来的max/min的相关列处理都可保持不变。

总而言之，DataFrame相关接口就是RDD的一个扩展，让RDD了解了RDD中存储的数据包含哪些列，并可以在列上进行操作。

另外，DataFrame基本上快要被Dataset接口取代了，你可以再去了解下Dataset接口。

最后，打个广告：如果是百度内部的同学看到sparkrdd源码大全我的答案，有类似需求时，欢迎使用sparkrdd源码大全我们的Bigflow项目，API设计得比Spark更简单易用，且用户代码可复用性更强。我们的Schema相关接口在代码可复用程度上要远超DataFrame/Dataset——厂外同学听我在这儿“吹”不信就罢了，直接忽略即可，咱们也不用争辩，短期内暂无法给你证明。

如何spark批量 导rdd数据到elasticsearch

一、插件准备 网上有介绍说可以直接用plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-iksparkrdd源码大全的办法sparkrdd源码大全，但是我执行下来sparkrdd源码大全的效果只是将插件sparkrdd源码大全的源码下载下来sparkrdd源码大全，elasticsearch只是将其作为一个_site插件看待。 所以只有执行maven并将打包后的jar文件拷贝到上级..

如何使用spark RDD的转换去做数据清洗

一般来讲,对于陌生的名词,大家的第一个反应都是“What is it?”.

RDD是Spark的核心内容,在Spark的官方文档中解释如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel.由此可见,其中有两个关键词：fault-tolerant in parallel.首先,容错性是RDD的一个重要特性；其次,它是并行计算的数据.

RDD的中文解释为：弹性分布式数据集,全称Resilient Distributed Datasets.宾语是dataset,即内存中的数据库.RDD 只读、可分区,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.所谓弹性,是指内存不够时可以与磁盘进行交换.这涉及到了RDD的另一特性：内存计算,就是将数据保存到内存中.同时,为解决内存容量限制问题,Spark为我们提供了最大的自由度,所有数据均可由我们来进行cache的设置,包括是否cache和如何cache.

如果看到这里,你的思维里对RDD还是没有任何概念的话,或许可以参照我的形象化理RDD,就是一个被武装起来的数据集.

主体：a、由源数据分割而来,源码中对应splits变量；

武器有下：b、数据集体内包含了它本身的“血统”信息,即dependencies变量,存储着它的父RDD及两者关系；

c、计算函数,即其与父RDD的转化方式,对应源码中的iterator(split) compute函数；

d、一些关于如何分块以及如何存放位置的元信息,eg：partitioner preferredLocations.

有了这些武器,RDD的容错机制也就显而易见了.容错,顾名思义就是在存在故障的情况下,计算机系统仍能正常工作.容错通常有两种方式 checkpoint 和logging update ,RDD 采用的是 logging update .Checkpoint（ 数据检查点）意味着要在各个机器间复制大数据,花费会很高,这种拷贝操作相当缓慢,而且会消耗大量的存储资源,因此deserted.Logging update（ 记录更新）,仅支持粗颗粒度变换,也就是说,仅记录在单个块上执行的单个操作,然后创建某个RDD的变换序列存储下来,数据丢失时,就可通过“血统”重新计算,恢复数据.Nevertheless,血缘链（变换序列）变得很长时,建议用户此时建立一些数据检查点加快容错速度.（saveAstextFile方法手动设置）

Spark RDD，DataFrame和DataSet的区别

RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。

RDD和DataFrame

RDD-DataFrame

上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解

Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark

SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的

Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效

率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。

提升执行效率

RDD

API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运

行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDD

API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的

开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark

SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用

DataFrame API进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。

减少数据读取

分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。

上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。

对于一些“智能”数据格 式，Spark

SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等

一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查

询条件要求a 200)。

此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。

执行优化

人口数据分析示例

为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如

果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter

下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark

SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。

得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。

对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。

RDD和DataSet

DataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。

DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。

通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多。

DataFrame和DataSet

Dataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点：

DataSet可以在编译时检查类型

并且是面向对象的编程接口。用wordcount举例：

//DataFrame

// Load a text file and interpret each line as a java.lang.String

val ds = sqlContext.read.text("/home/spark/1.6/lines").as[String]

val result = ds

.flatMap(_.split(" ")) // Split on whitespace

.filter(_ != "") // Filter empty words

.toDF() // Convert to DataFrame to perform aggregation / sorting

.groupBy($"value") // Count number of occurences of each word

.agg(count("*") as "numOccurances")

.orderBy($"numOccurances" desc) // Show most common words first

后面版本DataFrame会继承DataSet，DataFrame是面向Spark SQL的接口。

//DataSet,完全使用scala编程，不要切换到DataFrame

val wordCount =

ds.flatMap(_.split(" "))

.filter(_ != "")

.groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $"value") we pass a lambda function

.count()

DataFrame和DataSet可以相互转化， df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet， ds.toDF() 这样可以把DataSet转化为DataFrame。

spark rdd 对类型，reduceByKey时 key的相同性由什么确定的

触发shuffle见算sparkrdd源码大全：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等

要解决数据倾斜问题首先要定位数据倾斜发首先哪stage直接Web UI看查看运行耗task查看数据否倾斜

根据task根据stage划原理推算数据倾斜发哪shuffle类算

查看导致数据倾斜key数据布情况

根据执行操作同种查看key布式sparkrdd源码大全：

1Spark SQLgroup by、join语句导致数据倾斜查询SQL使用表key布情况

2Spark RDD执行shuffle算导致数据倾斜Spark作业加入查看key布代码比RDD.countByKey()统计各key现数collect、take客户端打印看key布情况

比针wordCount案例reduceByKey算导致数据倾斜sparkrdd源码大全：

val sampledPairs = pairs.sample(false,0.1) //pairs采10%

val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey()

sampledWordCounts.foreach(println(_))

数据倾斜解决办

案sparkrdd源码大全：使用Hive ETL预处理数据

适用场景：导致数据倾斜Hive表Hive表数据本身均匀业务场景需要频繁使用SparkHive表执行某析操作

实现思路：提前join等操作执行进行Hive阶段ETL导致数据倾斜shuffle前置

优缺点：实现简单Spark作业性能提升Hive ETL发数据倾斜导致Hive ETL速度慢

实践经验：数据倾斜提前游Hive ETL每执行慢慢点吧

案二：滤少数导致倾斜key

适用场景：少数几key导致数据倾斜且计算本身影响并

实现思路：比Spark SQL直接用where条件滤掉些keyRDD用filter算滤掉些key态判断哪些key数据量再进行滤使用sample算RDD进行采计算每key数量取数据量key滤掉即

优缺点：实现简单效缺点般情况导致倾斜key少数

解决案三：提高shuffle操作并行度

适用场景：直接面数据倾斜简单解决案

实现思路：RDD执行shuffle算给shuffle算传入参数比reduceByKey(1000)该参数设置shuffle算执行shuffle read task数量于Spark SQLshuffle类语句比group byjoin等需要设置参数即spark.sql.shuffle.partitions该参数默认值200于场景说点

优缺点：简单能缓解缺点没根除问题效限

解决案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）

适用场景：RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算或者Spark SQL使用group by语句进行组聚合比较适合种案

实现思路：先局部聚合给每key打范围随机数比10内随机数相于10份task10task聚合聚合掉key随机数前缀再进行全局聚合操作

优缺点：幅度缓解数据倾斜缺点仅适用于聚合类shuffle操作

解决案五：reduce join转map join

Spark之我看什么是RDD

一般来讲，对于陌生的名词，大家的第一个反应都是“What is it？”。

RDD是Spark的核心内容，在Spark的官方文档中解释如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见，其中有两个关键词：fault-tolerant in parallel。首先，容错性是RDD的一个重要特性；其次，它是并行计算的数据。

RDD的中文解释为：弹性分布式数据集，全称Resilient Distributed Datasets。宾语是dataset，即内存中的数据库。RDD 只读、可分区，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。 所谓弹性，是指内存不够时可以与磁盘进行交换。这涉及到了RDD的另一特性：内存计算，就是将数据保存到内存中。同时，为解决内存容量限制问题，Spark为我们提供了最大的自由度，所有数据均可由我们来进行cache的设置，包括是否cache和如何cache。

（关于cache的设置以及Spark的一些基础概念，;tid=295317中解释得很详细。）

如果看到这里，你的思维里对RDD还是没有任何概念的话，或许可以参照我的形象化理解：RDD，就是一个被武装起来的数据集。

主体：a、由源数据分割而来，源码中对应splits变量；

武器有下：b、数据集体内包含了它本身的“血统”信息，即dependencies变量，存储着它的父RDD及两者关系；

c、计算函数，即其与父RDD的转化方式，对应源码中的iterator(split) compute函数；

d、一些关于如何分块以及如何存放位置的元信息，eg：partitioner preferredLocations。

有了这些武器，RDD的容错机制也就显而易见了。容错，顾名思义就是在存在故障的情况下，计算机系统仍能正常工作。 容错通常有两种方式 checkpoint 和logging update ， RDD 采用的是 logging update 。 Checkpoint（ 数据检查点）意味着要在各个机器间复制大数据，花费会很高，这种拷贝操作相当缓慢，而且会消耗大量的存储资源，因此deserted。 Logging update（ 记录更新），仅支持粗颗粒度变换，也就是说，仅记录在单个块上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列存储下来，数据丢失时，就可通过“血统”重新计算，恢复数据。Nevertheless，血缘链（变换序列）变得很长时，建议用户此时建立一些数据检查点加快容错速度。（saveAstextFile方法手动设置）