第1章 RDD概念 弹性分布式数据集 1.1 RDD为什么会产生 RDD是Spark的基石,是实现Spark数据处理的核心抽象。那么RDD为什么会产生呢? Hadoop的MapReduce是一种基于数据集的工作模式,面向数据,这种工作模式一般是从存储上加载数据集,然后操作数据集,最后写入 ...
回到目录 戏说当年 大叔原创的分布式数据集缓存在之前的企业级框架里介绍过,大家可以关注 我心中的核心组件 可插拔的AOP 第二回 缓存拦截器 ,而今天主要对Lind.DDD.Caching进行更全面的解决,设计思想和主要核心内容进行讲解。其实在很多缓存架构在业界有很多,向.net运行时里也有Cache,也可以实现简单的数据缓存的功能,向前几年页面的静态化比较流行,就出现了很多Http的 拦截器 , ...
2016-01-29 16:38 1 1525 推荐指数:
第1章 RDD概念 弹性分布式数据集 1.1 RDD为什么会产生 RDD是Spark的基石,是实现Spark数据处理的核心抽象。那么RDD为什么会产生呢? Hadoop的MapReduce是一种基于数据集的工作模式,面向数据,这种工作模式一般是从存储上加载数据集,然后操作数据集,最后写入 ...
做为成熟的分布式存储中间件来说,实现这个数据集缓存功能显得更加得心应手,也更加满足大型网站的设计规则。( ...
一、RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读 ...
Spark的核心RDD Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集) Spark运行原理与RDD理论 Spark与MapReduce对比,MapReduce的计算和迭代是基于磁盘的,而Spark的迭代和计算是尽量基于内存 ...
Spark的核心RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集) 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对 ...
存储过程 5.0支持存储过程,如果我们定义了一个数据库存储过程 sp_query ,可以使用下面的方式调用: 返回的是一个二维数组,也可以使用参数绑定,例如: 数据集 数据库的查询结果也就是数据集,默认的配置下,数据集的类型是一个二维数组,我们可以配置成数据集 ...
分布式缓存由一个服务端实现管理和控制,有多个客户端节点存储数据,可以进一步提高数据的读取速率。那么我们要读取某个数据的时候,应该选择哪个节点呢?如果挨个节点找,那效率就太低了。因此需要根据 一致性哈希算法确定数据的存储和读取节点。以数据D,节点总个数N为基础,通过一致性哈希算法计算出数据D ...
缓存这种能够提升指令和数据读取速度的特性,随着本地 计算机系统向分布式系统的扩展,在 分布式计算领域中得到了广泛的应用,称为分布式缓存。 中文名 分布式缓存 外文 ...