2.sparkSQL–DataFrames与RDDs的相互转换
Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式 使用反射获取RDD内的Schema 当已知类的Schema的时候，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。 通过编程接口指定Schema 通过Spark SQL ...
原文：RDDs基本操作、RDDs特性、KeyValue对RDDs、RDD依赖
摘要：RDD是Spark中极为重要的数据抽象，这里总结RDD的概念，基本操作Transformation 转换 与Action，RDDs的特性，KeyValue对RDDs的Transformation 转换 。 .RDDs是什么 Resilient distributed datasets 弹性分布式数据集 。RDDs并行的分布在整个集群中,是Spark分发数据和计算的基础抽象类,一个RDD是一 ...
2017-07-28 20:21 0 1632 推荐指数：
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Spark RDDs vs DataFrames vs SparkSQL
简介 Spark的 RDD、DataFrame 和 SparkSQL的性能比较。 2方面的比较 单条记录的随机查找 aggregation聚合并且sorting后输出 使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题，对比性能 ...
Spark笔记：RDD基本操作（上）
本文主要是讲解spark里RDD的基础操作。RDD是spark特有的数据模型，谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集，什么有向无环图，本文暂时不去展开这些高深概念，在阅读本文时候，大家可以就把RDD当作一个数组，这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的。本文所有示例代码都是使用 ...
Spark RDD详解 | RDD特性、lineage、缓存、checkpoint、依赖关系
RDD（Resilient Distributed Datasets）弹性的分布式数据集，又称Spark core，它代表一个只读的、不可变、可分区，里面的元素可分布式并行计算的数据集。 RDD是一个很抽象的概念，不易于理解，但是要想学好Spark，必须要掌握RDD，熟悉它的编程模型，这是学习 ...
Spark笔记：RDD基本操作（下）
上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组，这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了。上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的。 Spark是一个计算框架，是对mapreduce计算框架的改进，mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式 ...
spark学习（六）Java版RDD基本的基本操作
1.map算子 2.filter算子 3.flatMap算子 Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象； 而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”： 操作1：同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为 ...
Spark RDD基本概念、宽窄依赖、转换行为操作
本文介绍一下rdd的基本属性概念、rdd的转换/行动操作、rdd的宽/窄依赖。 目录 RDD概述 RDD的内部代码 先看看基本概念的代码： 常用的函数/算子 案例 小总结 ...