rdd怎么轉(zhuǎn)換mysql rdd轉(zhuǎn)為list

rdd的定義

1、轉(zhuǎn)換操作指的是在原RDD實(shí)例上進(jìn)行計(jì)算，然后創(chuàng)建一個新的RDD實(shí)例。

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2、RDD 是一個彈性的分布式的數(shù)據(jù)集，是 Spark 中最基礎(chǔ)的抽象。它表示了一個可以并行操作的、不可變得、被分區(qū)了的元素集合。用戶不需要關(guān)心底層復(fù)雜的抽象處理，直接使用方便的算子處理和計(jì)算就可以了。

3、RDD介紹： RDD，彈性分布式數(shù)據(jù)集，即分布式的元素集合。在spark中，對所有數(shù)據(jù)的操作不外乎是創(chuàng)建RDD、轉(zhuǎn)化已有的RDD以及調(diào)用RDD操作進(jìn)行求值。在這一切的背后，Spark會自動將RDD中的數(shù)據(jù)分發(fā)到集群中，并將操作并行化。

4、persist函數(shù)對RDD進(jìn)行緩存操作，數(shù)據(jù)緩存在哪里，由StorageLevel這個枚舉類型進(jìn)行確定。DISK 代表磁盤，MEMORY 代表內(nèi)存， SER 代表數(shù)據(jù)是否進(jìn)行序列化存儲。

Spark之RDD算子-轉(zhuǎn)換算子

1、轉(zhuǎn)換（Transformation）算子 就是對RDD進(jìn)行操作的接口函數(shù)，其作用是將一個或多個RDD變換成新的RDD。

2、Action：行動算子，這類算子會觸發(fā)SparkContext提交Job作業(yè)。

3、RDD是Spark中的數(shù)據(jù)抽象，全稱 彈性分布式數(shù)據(jù)集（Resilient Distributed Datasets） 。RDD可以理解為將一個大的數(shù)據(jù)集合以分布式的形式保存在集群服務(wù)器的內(nèi)存中。

4、Spark任務(wù)中的Stage DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向無環(huán)圖，原始的RDD通過一系列的轉(zhuǎn)換就就形成了DAG，根據(jù) RDD之間的依賴關(guān)系的不同將DAG劃分成不同的Stage，對于窄依賴，partition的轉(zhuǎn)換處理在Stage中完 成計(jì)算。

rdd操作包括哪兩種類型

1、join對兩個需要連接的RDD進(jìn)行cogroup函數(shù)操作，將相同key的數(shù)據(jù)能偶放到一個分區(qū)，在cgroup操作之后形成新RDD對每個key下的元素進(jìn)行笛卡爾積的操作，返回的結(jié)果在展平，對應(yīng)key下的所有元組形成一個集合。

2、Spark是以RDD概念為中心運(yùn)行的。RDD是一個容錯的、可以被并行操作的元素集合。創(chuàng)建一個RDD有兩個方法：在你的驅(qū)動程序中并行化一個已經(jīng)存在的集合；從外部存儲系統(tǒng)中引用一個數(shù)據(jù)集。

3、action操作：行動操作接受 RDD，但是返回非 RDD，即輸出一個值或者結(jié)果 窄依賴是指父 RDD 的每個分區(qū) 最多 會被1個子 RDD 的分區(qū)所使用。 寬依賴是指父 RDD 的每個分區(qū) 會被多個子分區(qū)所依賴。

4、緩存是Spark構(gòu)建迭代算法和快速交互式查詢的關(guān)鍵。所以我們在開發(fā)過程中，對經(jīng)常使用的RDD要進(jìn)行緩存操作，以提升程序運(yùn)行效率。RDD緩存的方法 RDD類提供了兩種緩存方法：cache方法其實(shí)是將RDD存儲在集群中Worker的內(nèi)存中。

5、RDD的元素必須由key-value對組成，并都實(shí)現(xiàn)了Hadoop的Writable接口，或隱式可以轉(zhuǎn)換為Writable（Spark包括了基本類型的轉(zhuǎn)換，例如Int，Double，String等等）foreach(func) ： 在數(shù)據(jù)集的每一個元素上，運(yùn)行函數(shù)func。

Spark核心-RDD

1、RDD是Spark中的數(shù)據(jù)抽象，全稱 彈性分布式數(shù)據(jù)集（Resilient Distributed Datasets） 。RDD可以理解為將一個大的數(shù)據(jù)集合以分布式的形式保存在集群服務(wù)器的內(nèi)存中。

2、job由stage構(gòu)成，stage由task構(gòu)成。 job：一個action就是一個job job-劃分-stage：當(dāng)遇到寬依賴，則劃分一個stage。 stage-劃分-task：task對等partition概念。

3、RDD 是一個彈性的分布式的數(shù)據(jù)集，是 Spark 中最基礎(chǔ)的抽象。它表示了一個可以并行操作的、不可變得、被分區(qū)了的元素集合。用戶不需要關(guān)心底層復(fù)雜的抽象處理，直接使用方便的算子處理和計(jì)算就可以了。

4、Spark中的RDD的計(jì)算是以分片為單位的，每個RDD都會實(shí)現(xiàn)compute函數(shù)以達(dá)到這個目的。compute函數(shù)會對迭代器進(jìn)行復(fù)合，不需要保存每次計(jì)算的結(jié)果。

5、RDD是Spark的核心內(nèi)容，在Spark的guan 方文檔中解釋如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可見，其中有兩個關(guān)鍵詞：fault-tolerant & in parallel。

Spark如何寫入HBase/Redis/MySQL/Kafka

1、Spark的機(jī)制是先將用戶的程序作為一個單機(jī)運(yùn)行(運(yùn)行者是Driver)，Driver通過序列化機(jī)制，將對應(yīng)算子規(guī)定的函數(shù)發(fā)送到Executor進(jìn)行執(zhí)行。這里，foreachRDD/map 等函數(shù)都是會發(fā)送到Executor執(zhí)行的，Driver端并不會執(zhí)行。

2、開啟調(diào)試，可以看到 log 中Spark執(zhí)行了 3 個 Job ，并已經(jīng)正確輸出了預(yù)期的結(jié)果。

3、通過sparkSQL 將df數(shù)據(jù)寫入到指定的hive表格中。

4、用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特征選擇面向交易的SQL解析器(例如MySQL或PGSQL)或面向統(tǒng)計(jì)分析的執(zhí)行引擎(例如SparkSQL)。眾所周知，使用不同的SQL優(yōu)化與執(zhí)行方式，數(shù)據(jù)庫的訪問性能可能會存在上千上萬倍的差距。

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