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 ...
转自:http: blog.csdn.net wh springer article details 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。 Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集。对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和 ...
2017-01-31 23:57 0 1327 推荐指数:
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) 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 ...
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 ...
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 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象。 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在 ...
大数据分析处理架构图 数据源: 除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性; 计算层: 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新 ...
偏好是无法度量的。 相比其他的机器学习算法,推荐引擎的输出更直观,更容易理解。 接下来三章主要讲述Spark中主要的机器学习算法。其中一章围绕推荐引擎展开,主要介绍音乐推荐。在随后的章节中我们先介绍Spark和MLib的实际应用,接着介绍一些机器学习的基本思想。 3.1 数据集 用户 ...
//清理格式不匹配的数据 //此代码可以实现自动滤除掉无法转化为double类型的数据 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import ...