RDD(Resiliennt Distributed Datasets)抽象弹性分布式数据集对于Spark来说的弹性计算到底提现在什么地方? 自动进行内存和磁盘数据这两种存储方式的切换 Spark 可以使用 persist 和 cache 方法将任意 RDD 缓存到内存或者磁盘文件系统中.数据会优先存储到内存中,当内存不足以存放RDD中的数据的时候,就会持久化到磁盘上.这样,就可以最大化的利益内存以达到最高的计算效率:同时又有磁盘作为兜底存储方案以确保计算结果的正确性. 基于Linage的高效容…

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…

细谈RDD的弹性  所谓,弹性,是指在内存不够时可以与磁盘进行交换. 弹性之一:自动的进行内存和磁盘数据存储的切换   弹性之二:基于Lineage(血缘)的高效容错   弹性之三:Task如果失败会自动进行特定次数的重试 弹性之四:Stage如果失败会自动进行特定次数的重试,而且只会计算失败的分片 弹性之五:checkpoint和persist Checkpoint是比较重量级的操作,RDD操作,一般每次都会产生新的RDD,除了最后一个action操作触发作业以外.但是有时候,链条比较长或者计…

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得…

   RDD是什么? 通俗地理解,RDD可以被抽象地理解为一个大的数组(Array),但是这个数组是分布在集群上的.详细见  Spark的数据存储 Spark的核心数据模型是RDD,但RDD是个抽象类,具体由各子类实现,如MappedRDD. ShuffledRDD等子类. Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类.  官方对RDD的解释是:弹性分布式数据集,全称是Resilient Distributed Datasets.RDD是只读的.分区记录的集合.RDD只能基于在稳定物理存储…

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…

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with…

1.RDD是什么 RDD(Resilient Distributed Dataset):是Spark的核心数据结构,指的是一个只读的.可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用.  RDD 是只读的  RDD 是分区记录的集合  RDD 是容错的  RDD 是高效的  RDD 不需要物化  RDD 可以缓存的 2.RDD的产生 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…

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)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…

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…