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 ,通過這種轉換操作,新的RDD則包含了如何從其他RDDs衍生所必需的信息,所以說RDDs之間是有依賴關系的。基於RD ...
2018-04-02 14:15 0 971 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 ...
摘要: 1.RDD的五大屬性 1.1 partitions(分區) 1.2 partitioner(分區方法) 1.3 dependencies(依賴關系) 1.4 compute(獲取分區迭代列表) 1.5 ...
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 ...
RDD的容錯機制 RDD實現了基於Lineage的容錯機制。RDD的轉換關系,構成了compute chain,可以把這個compute chain認為是RDD之間演化的Lineage。在部分計算結果丟失時,只需要根據這個Lineage重算即可。 圖1中,假如RDD ...
不多說,直接上干貨! 創建Pair RDD scala語言 Java語言 ...
不多說,直接上干貨! RDD的五大特征 分區--- partitions 依賴--- dependencies() 計算函數--- computer(p,context) 分區策略(Pair RDD)-- partitioner ...
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 ...
本文介紹一下rdd的基本屬性概念、rdd的轉換/行動操作、rdd的寬/窄依賴。 目錄 RDD概述 RDD的內部代碼 先看看基本概念的代碼: 常用的函數/算子 案例 小總結 ...