spark的所有RDD
时间: 2023-10-17 09:53:28 浏览: 44
Spark中有许多种类型的RDD,以下是常见的RDD类型:
1. HadoopRDD:用于读取Hadoop支持的文件系统(如HDFS)中的数据,并将其作为RDD返回。
2. ParallelCollectionRDD:用于在本地集合中并行化数据,并将其作为RDD返回。
3. MapPartitionsRDD:用于对父RDD的每个分区应用一个函数,以生成一个新的RDD。
4. FilterRDD:用于对父RDD中的元素进行过滤,并返回一个新的RDD。
5. UnionRDD:用于将两个RDD合并为一个RDD。
6. PairRDD:用于包含键值对的RDD,可以使用键来进行聚合和排序。
7. CoGroupedRDD:用于将两个具有相同键的PairRDD组合在一起。
8. SequenceFileRDD:用于读取Hadoop的序列文件,并将其作为RDD返回。
9. CheckpointRDD:用于将RDD写入磁盘以进行检查点操作,以便在RDD丢失时可以重新计算。
10. ShuffledRDD:用于在进行聚合和排序等操作时重新分区数据。
11. PartitionwiseSampledRDD:用于对父RDD的每个分区进行采样,并生成一个新的RDD。
12. CoalescedRDD:用于将多个小分区合并为一个大分区。
13. EmptyRDD:用于表示没有数据的RDD。
14. PipedRDD:用于调用外部程序来处理RDD中的元素。
这些RDD类型都可以在Spark中使用,以支持各种不同的数据处理和分析需求。
相关问题
spark查看rdd
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。
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。