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 ...
摘要: .RDD的五大屬性 . partitions 分區 . partitioner 分區方法 . dependencies 依賴關系 . compute 獲取分區迭代列表 . preferedLocations 優先分配節點列表 .RDD實現類舉例 . MapPartitionsRDD . ShuffledRDD . ReliableCheckpointRDD .RDD可以嵌套嗎 內容: .R ...
2017-03-22 07:59 0 3334 推薦指數:
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 ...
文章正文 RDD全稱叫做彈性分布式數據集(Resilient Distributed Datasets),它是一種分布式的內存抽象,表示一個只讀的記錄分區的集合,它只能通過其他RDD轉換而創建,為此,RDD支持豐富的轉換操作(如map, join, filter, groupBy等),通過這種 ...
一句話說,在Spark中對數據的操作其實就是對RDD的操作,而對RDD的操作不外乎創建、轉換、調用求值。 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),彈性分布式數據集。 它定義了如何在集群的每個節點上操作數據的一系列命令 ...
aggregate 函數原型:aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) seqOp相當於Map combOp相當於Reduce zeroVal ...
cartesian 返回兩個rdd的笛卡兒積 glom 將 ...
創建ListintRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))過濾包含stringRDD.filter(_.contains("a")).collect()去重stringRDD.distinct.collect()RDD拆分val sRDD ...
Spark 對數據的核心抽象——彈性分布式數據集(Resilient Distributed Dataset,簡稱 RDD)。RDD 其實就是分布式的元素集合。在 Spark 中,對數據的所有操作不外乎創建 RDD、轉化已有 RDD 以及調用 RDD 操作進行求值。而在這一切背后,Spark ...
一、Spark RDD容錯原理 RDD不同的依賴關系導致Spark對不同的依賴關系有不同的處理方式。 對於寬依賴而言,由於寬依賴實質是指父RDD的一個分區會對應一個子RDD的多個分區,在此情況下出現部分計算結果丟失,單一計算丟失的數據無法達到效果,便采用重新計算該步驟中的所有 ...