原文:Spark RDD Persistence

Spark最为重要的特性之一就是可以在多个操作 Action 之间,将一个或多个RDD关联的数据集 Dataset 以分区 Partition 为单位进行持久化 Persist 或缓存 Cache ,存储介质通常是内存 Memory 。 被持久化或缓存的RDD A可以在两种情况下被很好地 重复 利用: 直接依赖:操作 Action 直接应用于RDD A之上 间接依赖:操作 Action 间接应用 ...

2015-11-15 12:41 0 2507 推荐指数:

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spark——spark中常说RDD,究竟RDD是什么?

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题第二篇文章,我们来看spark非常重要的一个概念——RDD。 在上一讲当中我们在本地安装好了spark,虽然我们只有local一个集群,但是仍然不妨碍我们进行实验。spark最大的特点就是无论集群的资源 ...

Mon Apr 13 05:20:00 CST 2020 0 1251
Spark 键值对RDD操作

键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组。 概述 键值对RDDSpark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口。 创建 Spark中有许多中创建键值 ...

Fri Feb 24 00:43:00 CST 2017 0 10961
spark RDD底层原理

RDD底层实现原理 RDD是一个分布式数据集,顾名思义,其数据应该分部存储于多台机器上。事实上,每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上,下图是SparkRDD存储架构图,其中每个Executor会启动一个BlockManagerSlave,并管理一部分Block;而Block ...

Tue Nov 08 01:24:00 CST 2016 1 5439
Spark学习(二):RDD编程

介绍: RDD--Resilient Distributed Dataset SparkRDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD被分为多个分区,这些分区运行在集群的不同的节点上。RDD可以包含Python、Java、Scala中的任意类型的对象,以及自定义的对象。 创建RDD的两种 ...

Thu Jun 23 06:42:00 CST 2016 0 4799
Spark核心—RDD初探

本文目的 最近在使用Spark进行数据清理的相关工作,初次使用Spark时,遇到了一些挑(da)战(ken)。感觉需要记录点什么,才对得起自己。下面的内容主要是关于Spark核心—RDD的相关的使用经验和原理介绍,作为个人备忘,也希望对读者有用。 为什么选择Spark ...

Sun Mar 08 04:36:00 CST 2015 0 6994
Spark计算模型RDD

RDD弹性分布式数据集 RDD概述   RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户 ...

Thu Jul 26 08:49:00 CST 2018 0 1443
Spark RDD 多文件输入

1.将多个文本文件读入一个RDD中 textFile的参数可以支持通配符哦!!!很强大吧。事实上,这个东西确实很强大: 他可以从hdfs中读取数据,可以从本地文件系统读取数据(之不多此时要求所有节点都要有这个文件),或者任何hadoop支持 ...

Fri Mar 11 03:43:00 CST 2016 0 5036
Spark RDD 分区之HashPartitioner

Spark RDD 分区 Spark RDD分区是并行计算的一个计算单元,RDD在逻辑上被分为多个分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,任务的个数是是由最后一个RDD的 的分区数决定的。 Spark自带两中分区:HashPartitioner RangerPartitioner。一般而言初始数据 ...

Wed Mar 04 18:08:00 CST 2020 0 1394
 
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