原文:Spark RDD 核心总结

摘要: .RDD的五大属性 . partitions 分区 . partitioner 分区方法 . dependencies 依赖关系 . compute 获取分区迭代列表 . preferedLocations 优先分配节点列表 .RDD实现类举例 . MapPartitionsRDD . ShuffledRDD . ReliableCheckpointRDD .RDD可以嵌套吗 内容: .R ...

2017-03-22 07:59 0 3334 推荐指数:

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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 核心概念RDD

文章正文 RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种 ...

Mon Apr 02 22:15:00 CST 2018 0 971
Spark RDD编程核心

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建、转换、调用求值。 什么是RDD   RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集。   它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令 ...

Thu Feb 16 21:35:00 CST 2017 2 1592
Spark常用RDD操作总结

aggregate 函数原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相当于Map combOp相当于Reduce zeroVal ...

Thu Aug 04 02:49:00 CST 2016 2 7494
Spark RDD操作记录(总结一)

创建ListintRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))过滤包含stringRDD.filter(_.contains("a")).collect()去重stringRDD.distinct.collect()RDD拆分val sRDD ...

Sun Nov 19 07:09:00 CST 2017 0 3379
Spark学习之RDD编程总结

  Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD)。RDD 其实就是分布式的元素集合。在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。而在这一切背后,Spark ...

Sun Mar 31 04:18:00 CST 2019 0 575
SparkRDD容错原理及四大核心要点

一、Spark RDD容错原理   RDD不同的依赖关系导致Spark对不同的依赖关系有不同的处理方式。   对于宽依赖而言,由于宽依赖实质是指父RDD的一个分区会对应一个子RDD的多个分区,在此情况下出现部分计算结果丢失,单一计算丢失的数据无法达到效果,便采用重新计算该步骤中的所有 ...

Sun Jun 23 05:57:00 CST 2019 0 843
 
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