1.  基于数据集的处理: 从物理存储上加载数据,然后操作数据,然后写入数据到物理设备; 基于数据集的操作不适应的场景: 不适合于大量的迭代: 不适合交互式查询:每次查询都需要对磁盘进行交互. 基于数据流的方式不能够复用曾经的结果或者中间的结果; 2. RDD弹性数据集 特点: A)自动的进行内存和磁盘数据的存储切换: B) 基于lineage的高效容错: C) Task如果失败会自动进行重试 D) Stage如果失败会自动进行重试,而且只会计算失败的分片; E) Checkpoint和pers…

开篇:spark各种库,sparksql,sparkmachicelearning,等这么多库底层都是封装的RDD.意味着 1:RDD本身提供了通用的抽象, 2:spark现在有5个子框架,sql,Streaming,流式处理,机器学习,图计算,sparkR.可以根据具体领域的内容建模,建第6个库,第7个库.必须掌握spark的这个通用抽象基石-RDD. 1:RDD,基于工作集的分布式函数编程的应用抽象.MapReduce是基于数据集的.他们的共同特征是位置感知,容错和负载均衡是数据集和工作集都…

本期内容: 1.RDD依赖关系的本质内幕 2.依赖关系下的数据流视图 3.经典的RDD依赖关系解析 4.RDD依赖关系源码内幕 1.RDD依赖关系的本质内幕 由于RDD是粗粒度的操作数据集,每个Transformation操作都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系:在spark中,RDD之间存在两种类型的依赖关系:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Wide Dependency 或者是 Narrow Dependency):如图1所示显示了RD…

本課主題 什么是 Spark 的天堂之门 Spark 天堂之门到底在那里 Spark 天堂之门源码鉴赏 引言 我说的 Spark 天堂之门就是SparkContext,这篇文章会从 SparkContext 创建3大核心对象 TaskSchedulerImpl.DAGScheduler 和 SchedulerBackend 开始到注册给 Master 这个过程中的源码鉴赏,SparkContext 是整个 Spark 程序通往集群的唯一通道,它是程序起点,也是程序终点,所以我把它称之为天堂之门,…

一.Spark WordCount动手实践 我们通过Spark WordCount动手实践,编写单词计数代码:在wordcount.scala的基础上,从数据流动的视角深入分析Spark RDD的数据处理过程. 首先需要建立一个文本文件helloSpark.txt,helloSpark.txt的文本内容如下. Hello Spark Hello Scala Hello Hadoop Hello Flink Spark is Awesome 然后在Eclipse中编写wordcount.scala…

在Spark的Rdd中,Rdd是分区的. 有时候需要重新设置Rdd的分区数量,比如Rdd的分区中,Rdd分区比较多,但是每个Rdd的数据量比较小,需要设置一个比较合理的分区.或者需要把Rdd的分区数量调大.还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量. 有两种方法是可以重设Rdd的分区:分别是 coalesce()方法和repartition(). 这两个方法有什么区别,看看源码就知道了: def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Bool…

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出…

aggregateByKey 这个RDD有点繁琐,整理一下使用示例,供参考 直接上代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by Edward on 2016/10/27. */ object AggregateByKey { def main(args: Array[String]) { val sparkConf: SparkConf =…

org.apache.spark.rddRDDabstract class RDD[T] extends Serializable with Logging A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. Thi…

以上是对应的RDD的各中操作,相对于MaoReduce只有map.reduce两种操作,Spark针对RDD的操作则比较多 *********************************************** map(func) 返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过func函数转换后组成 ***********************************************filter(func)返回一个新的数据集,由经过func函数后返回值为true的原元素组成 ***…