原文:Spark RDD概念学习系列之rdd持久化、广播、累加器(十八)

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:

查看详情

Spark(三)RDD广播变量、累加器

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 ...

Sat Jul 14 06:37:00 CST 2018 1 6933
Spark笔记整理(五):Spark RDD持久广播变量和累加器

Spark RDD持久 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持久在内存中。当对RDD执行持久操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久到内存中,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 ...

Mon Jul 30 23:40:00 CST 2018 0 854
Spark RDD概念学习系列RDD的容错机制(十七)

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 ...

Tue Sep 20 19:33:00 CST 2016 0 2622
Spark RDD概念学习系列RDD的五大特征

  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 ...

Mon Jun 05 02:20:00 CST 2017 0 2162
Spark SQL概念学习系列之DataFrame与RDD的区别

  不多说,直接上干货!   DataFrame的推出,让Spark具备了处理大规模结构数据的能力,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 ...

Tue Apr 11 06:06:00 CST 2017 0 2676
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM