Spark的核心RDD（Resilient Distributed Datasets彈性分布式數據集）
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 ...
原文：spark系列-2、Spark 核心數據結構：彈性分布式數據集 RDD
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的，所以 RDD 在經過變換產生新的 RDD 時，原有 RDD 不會改變。 . 設計背景 在實際應用中，存在許多迭代 ...
2020-05-02 13:19 0 636 推薦指數：
相關推薦
第1章 RDD概念 彈性分布式數據集
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 ...
Hive數據分析——Spark是一種基於rdd（彈性數據集）的內存分布式並行處理框架，比於Hadoop將大量的中間結果寫入HDFS，Spark避免了中間結果的持久化
和處理商用硬件上的大規模數據集。對於HDFS上的海量日志而言，編寫Mapreduce程序代碼對於類似數據 ...
RDD內存迭代原理(Resilient Distributed Datasets)---彈性分布式數據集
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 ...
比特幣核心數據結構
我們學習計算機時曾經有這么一個定義：程序=數據結構+算法，對於一個區塊鏈，我認為從技術方面看與程序的定義類似，核心一個是共識算法，一個是核心數據結構，這兩點直接決定了這條區塊鏈工作運行原理。比特幣的共識算法，在這一篇《哈希函數與比特幣共識算法PoW》中已經講述了其原理，這一篇主要講述比特幣核心數據結構 ...
java核心數據結構總結
了循環雙向鏈表的數據結構，LinkedList鏈表是由一系列的鏈表項連接而成，一個鏈表項包括三部分：鏈 ...
panda核心數據結構
Series Series是一維帶標簽的數組，數組里可以放任意的數據（整數、浮點數、字符串、python Object)等等 創建函數： (1)s = pd.Series(data,index=index),其中index是一個列表，用來作為數據的標簽，如果不指定索引，pandas自動 ...
Spark之RDD彈性特性
RDD作為彈性分布式數據集，它的彈性具體體現在以下七個方面。 1．自動進行內存和磁盤數據存儲的切換 Spark會優先把數據放到內存中，如果內存實在放不下，會放到磁盤里面，不但能計算內存放下的數據，也能計算內存放不下的數據。如果實際數據大於內存，則要考慮數據放置策略和優化算法。當應 ...