一、RDD的概述 1.1 什么是RDD 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 ...
rdd持久化 广播 累加器 rdd持久化 通过spark shell,可以快速的验证我们的想法和操作 启动hdfs集群 spark SparkSingleNode: usr local hadoop hadoop . . sbin start dfs.sh 启动spark集群 spark SparkSingleNode: usr local spark spark . . bin hadoop ...
2016-09-27 23:03 0 1538 推荐指数:
一、RDD的概述 1.1 什么是RDD 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 ...
Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话 ...
RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制。RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage。在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可。 图1中,假如RDD ...
不多说,直接上干货! 创建Pair RDD scala语言 Java语言 ...
不多说,直接上干货! RDD的五大特征 分区--- partitions 依赖--- dependencies() 计算函数--- computer(p,context) 分区策略(Pair RDD)-- partitioner ...
不多说,直接上干货! DataFrame的推出,让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用,而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化,并且支持SQL查询 ...
新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系;在spark中,RDD之间存在两种类型的依 ...