scala> val input =sc.textFile("/home/simon/SparkWorkspace/test.txt")input: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /home/simon/SparkWorkspace/test.txt MapPartitionsRDD[32] at textFile at <console>:24 scala> input.foreach(println)hello sim…

Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致可以分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不对Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表只对( V1, 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through a m…

摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) 1.5 preferedLocations(优先分配节点列表) 2.RDD实现类举例 2.1 MapPartitionsRDD 2.2 ShuffledRDD 2.3 ReliableCheckpointRDD 3.RDD可以嵌套吗? 内容: 1.RDD的五大属性 1.1partitions(分区…

RDD: Resilient Distributed Dataset RDD的特点: 1.A list of partitions       一系列的分片:比如说64M一片:类似于Hadoop中的split:   2.A function for computing each split     在每个分片上都有一个函数去迭代/执行/计算它   3.A list of dependencies on other RDDs     一系列的依赖:RDDa转换为RDDb,RDDb转换为RDDc,那…

  RDD的5大特点  1)有一个分片列表,就是能被切分,和Hadoop一样,能够切分的数据才能并行计算. 一组分片(partition),即数据集的基本组成单位,对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度.用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值.默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目.每个分配的存储是由BlockManager实现的,每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block,而这个Block会被一个…

声明: 大数据中,最重要的算子操作是:join  !!! 典型的transformation和action val nums = sc.parallelize(1 to 10) //根据集合创建RDD map适用于 package com.zhouls.spark.cores import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2016/9/27. */object Transfo…

在Spark集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台集群上进行数据分区.通过对多台机器上不同RDD分区的控制,能够减少机器之间的数据重排(Data Shuffle).Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD.RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.通过…

RDD它是Spark基,它是最根本的数据抽象.http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 它开着RDD文件.假设英语阅读太费时,:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 本文也是基于这篇论文和源代码,分析RDD的实现. 第一个问题,RDD是什么?Resilient Distributed Datasets(RDD,) 弹性分布式数据集.RDD是仅仅读的.分区记录的集合. RDD仅仅能…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依…

RDD是Spark最基本,也是最根本的数据抽象.http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 是关于RDD的论文.如果觉得英文阅读太费时间,可以看这篇译文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 本文也是基于这篇论文和源码,分析RDD的实现. 第一个问题,RDD是什么?Resilient Distributed Datasets(RDD,) 弹性分布式数据集.RDD是只读的.分区记录的…