本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是spark專題第二篇文章,我們來看spark非常重要的一個概念——RDD。 在上一講當中我們在本地安裝好了spark,雖然我們只有local一個集群,但是仍然不妨礙我們進行實驗。spark最大的特點就是無論集群的資源 ...
Spark最為重要的特性之一就是可以在多個操作 Action 之間,將一個或多個RDD關聯的數據集 Dataset 以分區 Partition 為單位進行持久化 Persist 或緩存 Cache ,存儲介質通常是內存 Memory 。 被持久化或緩存的RDD A可以在兩種情況下被很好地 重復 利用: 直接依賴:操作 Action 直接應用於RDD A之上 間接依賴:操作 Action 間接應用 ...
2015-11-15 12:41 0 2507 推薦指數:
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是spark專題第二篇文章,我們來看spark非常重要的一個概念——RDD。 在上一講當中我們在本地安裝好了spark,雖然我們只有local一個集群,但是仍然不妨礙我們進行實驗。spark最大的特點就是無論集群的資源 ...
鍵值對的RDD操作與基本RDD操作一樣,只是操作的元素由基本類型改為二元組。 概述 鍵值對RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的構成要素,因為他們提供了並行操作各個鍵或跨界點重新進行數據分組的操作接口。 創建 Spark中有許多中創建鍵值 ...
RDD底層實現原理 RDD是一個分布式數據集,顧名思義,其數據應該分部存儲於多台機器上。事實上,每個RDD的數據都以Block的形式存儲於多台機器上,下圖是Spark的RDD存儲架構圖,其中每個Executor會啟動一個BlockManagerSlave,並管理一部分Block;而Block ...
介紹: RDD--Resilient Distributed Dataset Spark中RDD是一個不可變的分布式對象集合。每個RDD被分為多個分區,這些分區運行在集群的不同的節點上。RDD可以包含Python、Java、Scala中的任意類型的對象,以及自定義的對象。 創建RDD的兩種 ...
本文目的 最近在使用Spark進行數據清理的相關工作,初次使用Spark時,遇到了一些挑(da)戰(ken)。感覺需要記錄點什么,才對得起自己。下面的內容主要是關於Spark核心—RDD的相關的使用經驗和原理介紹,作為個人備忘,也希望對讀者有用。 為什么選擇Spark ...
RDD彈性分布式數據集 RDD概述 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做彈性分布式數據集,是Spark中最基本的數據抽象,它代表一個不可變、可分區、里面的元素可並行計算的集合。RDD具有數據流模型的特點:自動容錯、位置感知性調度和可伸縮性。RDD允許用戶 ...
1.將多個文本文件讀入一個RDD中 textFile的參數可以支持通配符哦!!!很強大吧。事實上,這個東西確實很強大: 他可以從hdfs中讀取數據,可以從本地文件系統讀取數據(之不多此時要求所有節點都要有這個文件),或者任何hadoop支持 ...
Spark RDD 分區 Spark RDD分區是並行計算的一個計算單元,RDD在邏輯上被分為多個分區,分區的格式決定了並行計算的粒度,任務的個數是是由最后一個RDD的 的分區數決定的。 Spark自帶兩中分區:HashPartitioner RangerPartitioner。一般而言初始數據 ...