第1章 RDD概念 彈性分布式數據集 1.1 RDD為什么會產生 RDD是Spark的基石,是實現Spark數據處理的核心抽象。那么RDD為什么會產生呢? Hadoop的MapReduce是一種基於數據集的工作模式,面向數據,這種工作模式一般是從存儲上加載數據集,然后操作數據集,最后寫入 ...
回到目錄 戲說當年 大叔原創的分布式數據集緩存在之前的企業級框架里介紹過,大家可以關注 我心中的核心組件 可插拔的AOP 第二回 緩存攔截器 ,而今天主要對Lind.DDD.Caching進行更全面的解決,設計思想和主要核心內容進行講解。其實在很多緩存架構在業界有很多,向.net運行時里也有Cache,也可以實現簡單的數據緩存的功能,向前幾年頁面的靜態化比較流行,就出現了很多Http的 攔截器 , ...
2016-01-29 16:38 1 1525 推薦指數:
第1章 RDD概念 彈性分布式數據集 1.1 RDD為什么會產生 RDD是Spark的基石,是實現Spark數據處理的核心抽象。那么RDD為什么會產生呢? Hadoop的MapReduce是一種基於數據集的工作模式,面向數據,這種工作模式一般是從存儲上加載數據集,然后操作數據集,最后寫入 ...
做為成熟的分布式存儲中間件來說,實現這個數據集緩存功能顯得更加得心應手,也更加滿足大型網站的設計規則。( ...
一、RDD(彈性分布式數據集) RDD 是 Spark 最核心的數據結構,RDD(Resilient Distributed Dataset)全稱為彈性分布式數據集,是 Spark 對數據的核心抽象,也是最關鍵的抽象,它實質上是一組分布式的 JVM 不可變對象集合,不可變決定了它是只讀 ...
Spark的核心RDD Resilient Distributed Datasets(彈性分布式數據集) Spark運行原理與RDD理論 Spark與MapReduce對比,MapReduce的計算和迭代是基於磁盤的,而Spark的迭代和計算是盡量基於內存 ...
Spark的核心RDD(Resilient Distributed Datasets彈性分布式數據集) 鋪墊 在hadoop中一個獨立的計算,例如在一個迭代過程中,除可復制的文件系統(HDFS)外沒有提供其他存儲的概念,這就導致在網絡上進行數據復制而增加了大量的消耗,而對 ...
存儲過程 5.0支持存儲過程,如果我們定義了一個數據庫存儲過程 sp_query ,可以使用下面的方式調用: 返回的是一個二維數組,也可以使用參數綁定,例如: 數據集 數據庫的查詢結果也就是數據集,默認的配置下,數據集的類型是一個二維數組,我們可以配置成數據集 ...
分布式緩存由一個服務端實現管理和控制,有多個客戶端節點存儲數據,可以進一步提高數據的讀取速率。那么我們要讀取某個數據的時候,應該選擇哪個節點呢?如果挨個節點找,那效率就太低了。因此需要根據 一致性哈希算法確定數據的存儲和讀取節點。以數據D,節點總個數N為基礎,通過一致性哈希算法計算出數據D ...
緩存這種能夠提升指令和數據讀取速度的特性,隨着本地 計算機系統向分布式系統的擴展,在 分布式計算領域中得到了廣泛的應用,稱為分布式緩存。 中文名 分布式緩存 外文 ...