Spark RDD 核心总结

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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…

Spark的核心RDD（Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集）

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集) 原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统…

Spark RDD编程核心

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式…

[bigdata] Spark RDD整理

1. RDD是什么RDD:Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset),指的是一个只读的,可分区的弹性分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间可重复使用. 2. 为什么会产生RDD? (1)传统的MapReduce虽然具有自动容错.平衡负载和可拓展性的优点,但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型,使得在迭代计算式中要进行大量的磁盘IO操作.RDD正是解决这一缺点的抽象方法. (2)RDD是一种有容错机制的特殊集合,可以分…

《深入理解Spark：核心思想与源码分析》（第2章）

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n 本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章…

Spark - RDD（弹性分布式数据集）

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…