1.Apache Spark RDD介绍
2.深入浅出Spark(二) 什么是RDD
3.pyspark中RDD一些函数的解释
4.Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
5.Spark原理详解
Apache Spark RDD介绍
RDD（Resilient Distributed Datasets）是Apache Spark中用于分布式计算的核心抽象。它的设计旨在提供高效、容错的内存计算能力，适用于大规模集群环境。
RDD提供了一种只读、分片记录集合，apm源码改动只能通过静态存储数据或其它RDD创建，支持迭代算法和交互式数据挖掘的高效执行。与MapReduce框架相比，RDD更加注重数据的复用和减少磁盘I/O、数据同步的开销，使得内存读取速度更快。
在RDD框架中，数据操作分为Transformation（数据转换）和Action（动作执行）。Transformation是延迟执行的，只有在遇到Action操作时才会真正运行。例如，创建RDD的操作包括从文件系统加载数据，或通过map、filter等方法进行转换。
RDD有窄依赖与宽依赖之分。窄依赖在单个节点内执行，节省了数据传输的开销，而宽依赖则涉及到多个节点间的数据shuffle。窄依赖在节点故障恢复时效率更高，只需重新计算丢失的显示缺口的源码RDD数据，而宽依赖则需要从祖先节点开始重新计算。
Apache Spark的任务调度采用BSP（Bulk Synchronous Parallel）模型，实现整体同步并行计算。BSP模型具有快速恢复故障和优化数据处理吞吐量的优点，但可能增加数据处理的延迟。
RDD和Spark的结合使得Apache Spark成为处理大规模数据的高效工具，支持迭代算法、交互式数据挖掘，并提供快速恢复机制和优化的资源调度。
深入浅出Spark(二) 什么是RDD
在深入浅出Spark系列讲座中，我们将探讨Apache Spark中的核心数据抽象——弹性分布式数据集（RDD）。RDD在Spark中扮演了至关重要的角色，它提供了数据的并行化处理能力，使得大规模数据集的处理变得高效和灵活。
RDD是Spark中用于表示数据集的抽象概念。从逻辑上看，它是一个数据集合，但实际上，它在物理上可以被划分为多个数据块，分布在不同的机器上并发执行。这一特性使得RDD能够在分布式环境下高效地处理大规模数据。
在RDD的生命周期中，数据的创建、变换和操作是关键环节。首先，医疗评审系统源码RDD可以通过将内存数据并行化或直接从分布式数据库（如S3、HDFS、Cassandra等）读取来生成。这一过程利用了Spark的分布式计算能力，使得数据能够快速加载并准备用于处理。
在变换操作中，如filter、map等，数据并不立即进行实际的修改，而是被记录为依赖关系。只有当执行Action操作，如count或collect时，数据才进行实际的计算和返回结果。这一延迟计算特性，结合Spark的全局优化策略，显著提升了数据处理的效率。
RDD的cache操作允许将中间结果保存在内存中，以备后续使用，从而避免了重复计算，提高了程序执行速度。Action操作则负责返回最终结果或执行某些特定的统计计算。
RDD可以分为多种类型，如从JDBC获取的数据集、从HDFS读取的数据集等，每种类型具有特定的php文本缩短源码特征和优化策略，以适应不同的数据源和处理需求。
通过深入理解RDD的生成、变换和操作机制，开发者能够更有效地利用Spark进行大规模数据的并行处理。RDD作为Spark生态系统中的基石，对于实现高效、可扩展的数据处理流程至关重要。
pyspark中RDD一些函数的解释
在数据处理领域，当面临大数据规模时，传统库如pandas可能会因为内存限制或性能瓶颈而难以胜任。这时，引入Spark成为解决方案。本文聚焦于pyspark中的RDD及其相关函数，旨在提供直观理解与查阅便利。
RDD（弹性分布式数据集）是Spark的基本数据抽象层，它允许用户在分布式计算环境中执行数据处理任务。其中，aggregate(zeroValue,seqOp,combOp)函数用于聚合操作，其中`seqOp`和`combOp`分别对各个分区内的数据进行序列化和合并操作。序列化操作`seqOp`首先对每个分区的数据进行更新，生成一个与分区数据格式不同的结果`U`；合并操作`combOp`则将所有分区的结果`U`进行聚合，最终生成单一结果。
举例而言，假设通过parallelize函数将数据分为两个分区：[1, 2]和[3, 4]。在`seqOp`阶段，诱惑网站源码2019`lambda x, y`函数首先分别代表初始值`(0, 0)`和分区内的第一个元素，随后不断迭代，将所有元素累加。两个分区计算后分别得到`(3, 2)`和`(7, 2)`，最后在`combOp`阶段进行合并，得到最终结果`(, 2)`，表示所有元素的累加和及总分区数。
另一个类似的函数aggregateByKey(zeroValue,seqFunc,combFunc,numPartitions=None,partitionFunc=)与aggregate功能相似，但针对键值对操作，适用于`key-value`格式数据的聚合。
在数据处理过程中，cache()用于缓存RDD，以节省内存和提高后续操作效率。通过cartesian()函数，可以实现RDD中的笛卡尔积，生成所有可能的组合。当需要调整分区数量时，coalesce(numPartitions,shuffle=False)提供了一种灵活的重分区方法，而cogroup(other,numPartitions=None)则用于合并具有相同键的RDD。
为了获取所有数据，可以使用collect()函数，但应确保数据量适中，以免影响性能。若希望以字典形式返回结果，collectAsMap()提供了该功能。对于特定聚合需求，combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,numPartitions=None,partitionFunc)提供了一种灵活的聚合方式，初始值通过`createCombiner`函数计算得出，随后进行序列化和合并操作。
基本统计操作包括count()计算元素总数、countByValue()和countByKey()分别用于统计每个值或键的出现次数。在处理键值对数据时，flatMap()和flatMapValues()分别用于将列表数据扁平化和扁平化键值对数据。
最后，fullOuterJoin(other,numPartitions=None)函数则用于执行全外联接，生成包含两个RDD中所有键的键值对。
综上所述，pyspark中的RDD及其相关函数提供了丰富的数据处理能力，适用于各种规模的数据集，为高效数据处理提供了强大的工具。
Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
YARN 模式运行机制主要体现在Yarn Cluster 模式和Yarn Client 模式上。在Yarn Cluster模式下，SparkSubmit、ApplicationMaster 和 CoarseGrainedExecutorBackend 是独立的进程，而Driver 是独立的线程；Executor 和 YarnClusterApplication 是对象。在Yarn Client模式下，SparkSubmit、ApplicationMaster 和 YarnCoarseGrainedExecutorBackend 也是独立的进程，而Executor和Driver是对象。
在源码中，SparkSubmit阶段首先执行Spark提交命令，底层执行的是开启SparkSubmit进程的命令。代码中，SparkSubmit从main()开始，根据运行模式获取后续要反射调用的类名赋给元组中的ChildMainClass。如果是Yarn Cluster模式，则为YarnClusterApplication；如果是Yarn Client模式，则为主类用户自定义的类。接下来，获取ChildMainClass后，通过反射调用main方法的过程，反射获取类然后通过构造器获取一个示例并多态为SparkApplication，再调用它的start方法。随后调用YarnClusterApplication的start方法。在YarnClient中，new一个Client对象，其中包含了yarnClient = YarnClient.createYarnClient属性，这是Yarn在SparkSubmit中的客户端，yarnClient在第行初始化和开始，即连接Yarn集群或RM。之后就可以通过这个客户端与Yarn的RM进行通信和提交应用，即调用run方法。
ApplicationMaster阶段主要涉及开启一个Driver新线程、AM向RM注册、AM向RM申请资源并处理、封装ExecutorBackend启动命令以及AM向NM通信提交命令由NM启动ExecutorBackend。在ApplicationMaster进程中，首先开启Driver线程，开始运行用户自定义代码，创建Spark程序入口SparkContext，接着创建RDD，生成job，划分阶段提交Task等操作。
在申请资源之前，AM主线程创建了Driver的终端引用，作为参数传入createAllocator()，因为Executor启动后需要向Driver反向注册，所以启动过程必须封装Driver的EndpointRef。AM主线程向RM申请获取可用资源Container，并处理这些资源。ExecutorBackend阶段尚未完成，后续内容待补充。
Spark原理详解
Spark原理详解： Spark是一个专为大规模数据处理设计的内存计算框架，其高效得益于其核心组件——弹性数据分布集RDD。RDD是Spark的数据结构，它将数据存储在分布式内存中，通过逻辑上的集中管理和物理上的分布式存储，提供了高效并行计算的能力。 RDD的五个关键特性如下：每个RDD由多个partition组成，用户可以指定分区数量，默认为CPU核心数。每个partition独立处理，便于并行计算。
Spark的计算基于partition，算子作用于partition上，无需保存中间结果，提高效率。
RDD之间有依赖性，数据丢失时仅重新计算丢失分区，避免全量重算。
对于key-value格式的RDD，有Partitioner决定分片和数据分布，优化数据处理的本地化。
Spark根据数据位置调度任务，实现“移动计算”而非数据。
Spark区分窄依赖（一对一）和宽依赖（一对多），前者不涉及shuffle，后者则会根据key进行数据切分。 Spark的执行流程包括用户提交任务、生成DAG、划分stage和task、在worker节点执行计算等步骤。创建RDD的方式多样，包括程序中的集合、本地文件、HDFS、数据库、NoSQL和数据流等。 技术栈方面，Spark与HDFS、YARN、MR、Hive等紧密集成，提供SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming等扩展功能。 在编写Spark代码时，首先创建SparkConf和SparkContext，然后操作RDD进行转换和应用Action，最后关闭SparkContext。理解底层机制有助于优化资源使用，如HDFS文件的split与partition关系。 搭建Spark集群涉及上传、配置worker和master信息，以及启动和访问。内存管理则需注意Executor的off-heap和heap，以及Spark内存的分配和使用。
