主要围绕spark的底层核心抽象RDD和原理进行理解.主要包括以下几个方面 RDD弹性分布式数据集的依赖关系 RDD弹性分布式数据集的lineage血统机制 RDD弹性分布式数据集的缓存机制 spark任务的DAG有向无环图的构建 spark任务如何划分stage spark任务的提交和调度流程 1. RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型 窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency) 窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Par…

原文:http://www.36dsj.com/archives/61155 一. Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map redu…

java  基础知识 三 变量 1.作用域 {} 包围起来的代码 称之为代码块,在块中声明的变量只能在块中使用 2.常量 就是固定不变的量,一旦被定义,它的值就不能再被改变. 3.变量 变量必须在程序中被定义(或声明)后才能使用,而且为每个变量确定一个具体类型 深层次含义:变量,是内存上一个数据存储空间,该区域有名称和数据类型,里面的数据可以在同一类型范围内不断变化,通过变量名获取变量值 变量声明:根据数据类型在内存中申请一块空间,并需要提供变量名 变量赋值:将数据存储至对应的内存空间 变量分类…

Python基础知识(三) 一丶整型 #二进制转成十进制的方法 # 128 64 32 16 8 4 2 1 1 1 1 1 1 1 例如数字5 : 101 #十进制转成二进制的方法 递归除取余数,从底向上 #十进制:5 5%2==1…

在C# winform编程中,我们经常会遇到不同窗口间需要传递数值的问题.比如数据库的应用,主窗口填写内容num1,点击按钮,在弹出的子窗口显示对应num1值;或者在子窗口填写新注册用户名信息,在主窗口的dataGridView动态变化显示着新添加\修改的值;或者在修改信息时,输入用户编号”000001”在对应textBox中它的相应数据.显示如下图所示: 以上应用都涉及到如何在两个不同窗口间传递数值,并实现动态的更新,下面就介绍我请教同学学到的一种主子对话框数值传递的知识,仅供大家学习!它是非…

译者按: 总结了大量JavaScript基本知识点,很有用! 原文: The Definitive JavaScript Handbook for your next developer interview 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习. 根据StackOverflow调查, 自2014年一来,JavaScript是最流行的编程语言.当然,这也在情理之中,毕竟1/3的开发工作都需要一些JavaScript知识.因此,如果你希望在成为一个开发者,…

在下刚毕业工作,之前实习有用到Dapper?这几天新项目想用上Dapper,在下比较菜鸟,这块只是个人对Dapper的一种总结. Dapper,当项目在开发的时候,在没有必要使用依赖注入的时候,如何做到对项目的快速开发这里对Dapper做一个小的进阶. 结合上一篇的博客,就可以使用了. public class Demo { public string name { get; set; } public string DapperTest { get; set; } } public class…

一.大数据架构 并发计算: 并行计算: 很少会说并发计算,一般都是说并行计算,但是并行计算用的是并发技术.并发更偏向于底层.并发通常指的是单机上的并发运行,通过多线程来实现.而并行计算的范围更广,他是散布到集群上的分布式计算. Spark内存计算比hadoop快100倍,磁盘计算快10倍,在worker节点主要基于内存进行计算,避免了不必要的磁盘io. 二.Spark模块 Spark是没有分布式存储的,必须借助hadoop的HDFS等.资源管理工具自带的是Standalone也支持hadoop的…

1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架. dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1.Spark的中间数据放到内存…

dataframe以RDD为基础的分布式数据集,与RDD的区别是,带有Schema元数据,即DF所表示的二维表数据集的每一列带有名称和类型,好处:精简代码:提升执行效率:减少数据读取; 如果不配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER,那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失 spark工作机制 用户在client端提交作业后,会由Driver运行main方法并创建spark context上下文. 执行add算子,形成dag图输入dagschedu…