1、RDD RDD(Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集)是Spark中抽象的数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是,RDD中的数据时分区存储的,这样不同分 ...
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2016-09-27 12:02 0 2066 推荐指数:
1、RDD RDD(Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集)是Spark中抽象的数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是,RDD中的数据时分区存储的,这样不同分 ...
1.RDD介绍: RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合。在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化。 Spark中的RDD就是一个不可 ...
关于RDD, 详细可以参考Spark的论文, 下面看下源码 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection ...
,在spark中会生成新的RDD,如下 flatmap ()对比 ...
依赖 RDD转化成DataFrame:通过StructType指定schema RDD转化成DataFrame:利用反射机制推断schema ...
object RDD2DataFrameReflection extends App{ val conf ...
顾名思义,从字面理解RDD就是 Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集。 它是Spark提供的核心抽象。 RDD在抽象上来讲是一种抽象的分布式的数据集。它是被分区的,每个分区分布在集群中的不同的节点上。从而可以让数据进行并行的计算 它主要特点就是弹性 ...
在上一篇文章中 Spark源码系列:DataFrame repartition、coalesce 对比 对DataFrame的repartition、coalesce进行了对比,在这篇文章中,将会对RDD的repartition、coalesce进行对比。 RDD重新分区的手段 ...