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1.下面哪个操作是源码窄依赖
2.Spark RDD，DataFrame和DataSet的区别
3.高效使用 PySpark的技巧
4.用Python语言写Spark

下面哪个操作是窄依赖

       窄依赖。

       在详细解释之前，源码我们首先需要了解什么是源码窄依赖。在大数据处理领域，源码特别是源码在使用Apache Spark等框架进行分布式计算时，依赖关系是源码助创cms源码一个核心概念。窄依赖（Narrow Dependency）是源码其中的一种依赖类型，它指的源码是每一个父RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）的源码分区最多被子RDD的一个分区所使用，即一对一或者多对一的源码依赖关系。这种依赖关系具有更强的源码确定性，使得计算过程更容易优化和故障恢复。源码

       窄依赖的源码一个显著特点是它的确定性。由于每个父分区只对应一个或少数几个子分区，源码因此当某个分区计算失败时，源码只需要重新计算该分区，而不需要像宽依赖那样可能需要重新计算整个RDD。这种特性使得窄依赖在容错和计算效率方面具有优势。团结行动游戏源码此外，窄依赖也支持在集群的节点之间进行更有效的数据传输，因为数据的局部性得到了更好的保留。

       举个例子，在Spark中，map操作就是一种典型的窄依赖。假设我们有一个包含多个分区的RDD，我们对每个分区应用一个map函数进行转换。由于每个分区的转换是独立的，并且结果仍然保持在一个分区中，这就形成了一个窄依赖关系。与此相反，像groupBy这样的操作则可能导致宽依赖，因为它可能需要将多个分区的数据聚合到一起，形成一个新的分区。

       综上所述，窄依赖是牛市启动线源码分布式计算中一个重要的概念，它指的是父RDD的分区与子RDD的分区之间存在一对一或多对一的依赖关系。这种依赖关系具有确定性强、容错性好、计算效率高等优点，并且在实践中通过诸如map等操作得以体现。

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

       ä¸Šå›¾ç›´è§‚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

       çŽ‡ã€å‡å°‘数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。

       æå‡æ‰§è¡Œæ•ˆçŽ‡

       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

       è¡ŒæœŸå€¾å‘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

       å¼€é”€ï¼Œä½†è¿™ç‰ºç‰²äº†ä»£ç çš„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。

       å‡å°‘数据读取

       åˆ†æžå¤§æ•°æ®ï¼Œæœ€å¿«çš„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。

       ä¸Šæ–‡è®¨è®ºåˆ†åŒºè¡¨æ—¶æåˆ°çš„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。

       å¯¹äºŽä¸€äº›â€œæ™ºèƒ½â€æ•°æ®æ ¼ 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

       ä¸€äº›åŸºæœ¬çš„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，而查

       è¯¢æ¡ä»¶è¦æ±‚a > )。

       æ­¤å¤–，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。

       æ‰§è¡Œä¼˜åŒ–

       äººå£æ•°æ®åˆ†æžç¤ºä¾‹

       ä¸ºäº†è¯´æ˜ŽæŸ¥è¯¢ä¼˜åŒ–，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

       æžœåŽŸå°ä¸åŠ¨åœ°æ‰§è¡Œè¿™ä¸ªæ‰§è¡Œè®¡åˆ’，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。

       å¾—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。

       å¯¹äºŽæ™®é€šå¼€å‘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。

       é€šè¿‡ä¸Šé¢ä¸¤ç‚¹ï¼ŒDataSet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

       å¹¶ä¸”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

       åŽé¢ç‰ˆæœ¬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。

高效使用 PySpark的技巧

       在进行大数据分析时，高效使用 PySpark至关重要。以下是一些关键的技巧和建议，帮助你避开常见陷阱，提高工作效率：

避免全选操作：在读取或存储数据时，仅选择你需要的列，而非“select *”。这能显著减小数据集大小，加快explode等操作的执行。

精简导入语句：避免导入所有函数，只导入你需要的，以减少内存占用和提高代码效率。源码小程序搭建

谨慎使用order by：除非必要，尽量避免order by，因为它是耗时的。在数据生产阶段就进行排序可以优化后续处理。

减少统计操作：避免频繁对大数据集进行统计，除非确实需要。考虑对中间数据进行持久化，以避免重复计算。

尽早过滤数据：尽早使用filter，减少Spark需要处理的数据量，利于快速探索性分析。

合理使用持久化：理解哪些代码需要重复运算，使用.persist()函数暂存数据，以避免不必要的计算时间。

适当地repartitioning：根据数据分布和executor数量，合理分区，以提升groupby和join的源码屋会员共享效率。

理解partition和coalesce：repartition会导致全量shuffle，而coalesce则调整现有分区，选择合适场景使用。

明智使用Broadcast：在需要高效join小数据集时，考虑使用Broadcast，但需注意对资源的影响。

选择合适的工具：Spark的优势在于处理复杂数据科学任务，与HiveSQL相比，它提供了更灵活的Python接口。

参考PySpark SQL快捷指南：熟记常用DataFrame操作，加速你的工作流程。

监控和优化：频繁使用Spark UI监控任务进度，确保资源利用和避免不必要的shuffle。

输出结果：在必要时，将少量结果数据本地化，便于查看和处理。

调整资源：合理设置executor.cores和executor.memory，避免动态资源分配和过量资源消耗。

限制UDF使用：优先使用Spark内置的UDF，以提高运算速度。

利用screen命令：在长时间运行的代码中，screen提供分离和重新连接的能力，便于管理。

       通过遵循这些技巧，你将能够更高效地使用PySpark进行大数据分析，减少不必要的延迟和资源消耗。

用Python语言写Spark

       Spark 是一种广泛使用的大数据处理框架，PySpark 是其与 Python 的集成接口，允许开发者用 Python 语言编写 Spark 程序。我们将通过一个简单的字符统计程序来探索如何使用 PySpark 来进行基本的操作。首先，我们需要准备一个名为 a.csv 的文件。这个文件包含了我们要分析的数据。接着，使用编辑器，如 IntelliJ IDEA 新建一个文件名 `myfirstpyspark.py`。在启动 PySpark 程序之前，需要初始化 SparkSession 对象，它是所有操作的起点。对于本地单机模式，使用 "local[*]" 表示使用所有 CPU 核心，这种模式通常能满足开发阶段的需求，并且实现多线程并行运行，使代码编写过程变得简单。Spark 还支持其他分布式模式，如 Standalone，Yarn 和 Mesos 等。

       构建好 session 后，我们可以开始进行文件读取。首先，让我们读取我们的 CSV 文件。通过使用 `session.read` 函数，可以创建一个读对象。同时，还可以根据文件类型，如 parquet、json 或 elasticsearch，选择对应的读取对象。通常，读取 CSV 文件时需要设置一些参数，例如是否包含头部（默认是 True）和 CSV 的结构（字段名称和类型）。

       创建好 DataFrame 后，我们就可以进行数据操作。在这个例子中，我们想要统计文件中每个词的出现次数。在 PySpark 中，这可以通过一行代码轻松实现。在代码中引入 `pyspark.sql.functions as f`，方便使用内置的 UDF 函数。在这里，我们对文本字段进行分割，使用 explode 函数展开为多行，并命名为 `word`。然后，通过 groupBy 和 count 函数进行聚合统计。 若要对结果进行排序，我们同样可以轻松实现这一操作。

       若需要自定义函数以满足特殊需求，PySpark 支持通过定义普通的 Python 函数来创建 UDF，然后在代码中使用它，以提供更为灵活的数据处理能力。通过这些高级用法，可以极大地增强 PySpark 应用程序的威力。

       在完成所有的代码编写后，只需通过指定的命令来运行这个 PySpark 程序即可开始数据处理和分析过程。至此，我们已经完成了从基本的文件读取到数据分析的全过程，能够使用 PySpark 开发复杂应用，并且通过自定义 UDF 函数来处理各种特定需求。这个示例展示了 PySpark 的强大功能，使其成为大数据处理领域中不可或缺的工具。