RDD弹性分布式数据集 RDD概述 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允许用户 ...
Spark RDD深度解析 RDD计算流程 摘要 RDD Resilient Distributed Datasets 是Spark的核心数据结构,所有数据计算操作均基于该结构进行,包括Spark sql Spark Streaming。理解RDD有助于了解分布式计算引擎的基本架构,更好地使用Spark进行批处理与流计算。本文以Spark . 源代码为主,对RDD的生成 计算流程 加载顺序等作深入 ...
2018-09-07 14:19 6 2495 推荐指数:
RDD弹性分布式数据集 RDD概述 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允许用户 ...
Spark 允许用户为driver(或主节点)编写运行在计算集群上,并行处理数据的程序。在Spark中,它使用RDDs代表大型的数据集,RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合,存储在executors中(或从节点)。组成RDDs的对象称为partitions,并可 ...
顾名思义,从字面理解RDD就是 Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集。 它是Spark提供的核心抽象。 RDD在抽象上来讲是一种抽象的分布式的数据集。它是被分区的,每个分区分布在集群中的不同的节点上。从而可以让数据进行并行的计算 它主要特点就是弹性 ...
如何,进行计算的代码都是一样的,spark会自动为我们做分布式调度工作。 RDD概念 介绍spa ...
RDD作为弹性分布式数据集,它的弹性具体体现在以下七个方面。 1.自动进行内存和磁盘数据存储的切换 Spark会优先把数据放到内存中,如果内存实在放不下,会放到磁盘里面,不但能计算内存放下的数据,也能计算内存放不下的数据。如果实际数据大于内存,则要考虑数据放置策略和优化算法。当应 ...
什么是Map、什么是Reduce MapReduce是一个分布式编程计算模型,用于大规模数据集的分布式系统计算。 我个人理解,Map(映射、过滤)就是对一个分布式文件系统(HDFS)中的每一行(每一块文件)执行相同的函数进行处理; Reduce(规约、化简)就是对Map处理好的数据进行 ...
1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合 parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD。其函数定义如下: def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int ...
如题所示,SparkSQL /DataFrame /Spark RDD谁快? 按照官方宣传以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame虽然基于RDD,但是由于对RDD做了优化,所以性能会优于RDD。 之前一直也是这么理解和操作的,直到最近遇到了一个场景,打破了这种不太准确的认识 ...