spark查看rdd
时间: 2023-11-12 12:07:33 浏览: 32
要查看Spark RDD,可以使用以下步骤:
```
// 从HDFS中读取文件并创建RDD
val rdd = sc.textFile("hdfs://master:9000/park/test.txt")
// 过滤包含“spark”的行并创建新的RDD
val sparkLines = rdd.filter(_.contains("spark"))
// 查看RDD中的前10行
sparkLines.take(10)
```
这将创建一个名为`sparkLines`的新RDD,其中包含原始RDD中包含“spark”的所有行。最后,使用`take()`方法查看RDD中的前10行。
相关问题
spark简述RDD作用
Spark中的RDD(弹性分布式数据集)是一种基本的数据结构,它是一个不可变的分布式对象集合,可以并行操作。RDD可以从Hadoop文件系统中的数据集创建,也可以通过转换现有的RDD创建。RDD支持两种类型的操作:转换操作和行动操作。转换操作是指从一个RDD创建一个新的RDD,而行动操作是指在RDD上执行计算并返回结果到驱动程序或将其存储在外部存储系统中。
RDD的作用主要有以下几个方面:
1. 内存计算:RDD可以将数据存储在内存中,以便快速访问和处理。
2. 容错性:RDD可以自动恢复丢失的数据分区,从而提高了系统的容错性。
3. 数据共享:RDD可以在集群中的多个节点之间共享数据,从而提高了数据处理的效率。
4. 惰性计算:RDD采用惰性计算的方式,只有在需要计算结果时才会进行计算,从而提高了计算效率。
5. 转换操作:RDD支持多种转换操作,例如map、filter、reduce等,可以方便地对数据进行处理和转换。
6. 行动操作:RDD支持多种行动操作,例如count、collect、save等,可以方便地对数据进行输出和存储。
spark的rdd血统
在Spark中,RDD的血统指的是RDD之间的依赖关系,即每个RDD都会记录其父RDD,这样就可以追溯到RDD的来源。在Spark中,RDD的血统非常重要,因为它允许Spark在出现故障时自动恢复数据,并在需要时重新计算分区。
RDD的血统分为两种类型:窄依赖和宽依赖。如果一个RDD的每个分区只依赖于一个父RDD的一个分区,则称为窄依赖。窄依赖可以在同一个节点上并行计算,因此可以提高计算效率。如果一个RDD的每个分区依赖于多个父RDD的分区,则称为宽依赖。宽依赖需要在分布式环境中进行数据传输和合并,因此会降低计算效率。
Spark中的转换操作会创建一个新的RDD,并将其添加到父RDD的血统中,这样就可以追溯到RDD的来源。这种血统模型使得Spark可以在出现故障时自动恢复数据,并在需要时重新计算分区,从而实现高可靠性和高性能。