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 ...
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 ,通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的。基于RD ...
2018-04-02 14:15 0 971 推荐指数:
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 ...
摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) 1.5 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...