RDD依赖关系 1. RDD血缘关系 ​ RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作.将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区.RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,当该RDD的部分分区数据丢失时,它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区. 查看RDD的血缘方法:rdd.toDebugString 示例 /** * @description: RDD血缘依赖 * @author: HaoWu * @create: 2020年08…

1:什么是Spark的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. 2:RDD的属性: a.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…

RDD依赖关系为成两种:窄依赖(Narrow Dependency).宽依赖(Shuffle Dependency).窄依赖表示每个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用:宽依赖表示一个父RDD的Partition都会被多个子RDD的Partition所使用. 一.窄依赖解析 RDD的窄依赖(Narrow Dependency)是RDD中最常见的依赖关系,用来表示每一个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用,如下图所示,父R…

文章目录 RDD的依赖关系 宽依赖 窄依赖 血统 RDD缓存 概述 缓存方式 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,即窄依赖(narrow dependency) 和宽依赖(wide dependency). 宽依赖 宽依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD中的多个分区,其实就是产生了shuffle 窄依赖 窄依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD当中的一个分区,也即没有产生shuffle 血统 Lineage -- 根据rdd之间的依赖关系,将依赖关系给记录下来…

本文目的     最近在使用Spark进行数据清理的相关工作,初次使用Spark时,遇到了一些挑(da)战(ken).感觉需要记录点什么,才对得起自己.下面的内容主要是关于Spark核心-RDD的相关的使用经验和原理介绍,作为个人备忘,也希望对读者有用.     为什么选择Spark     原因如下 代码复用:使用Scala高级语言操作Spark,灵活方便,面向对象,函数编程的语言特性可以全部拿来.Scala基本上可以无缝集成java及其相关库.最重要的是,可以封装组件,沉淀工作,提高工作效率…

1.在一个完整的数据转换流程里往往涉及到多个具有衍生关系RDD,这些RDD其实是通过逻辑串联来利用装饰器模式层层包装扩展的的一堆对象,这些相邻RDD间必须有继承关系.并且比Java中的装饰器来的更彻底,借助Scala的抽象控制特性,这一系列RDD不代表任何实际数据,也不负责装载数据,描述的是纯粹的逻辑抽象DAG,只有调用了尾函数后才会触发逻辑DAG的执行. 2.弹性:分别表现在如下几个方面 血缘:可以使用cache.checkpoint等机制灵活改变血缘继承关系. 计算:计算时可以灵活的使用内存…

目录 基本概念 官方文档 概述 含义 RDD出现的原因 五大属性 以单词统计为例,一张图熟悉RDD当中的五大属性 解构图 RDD弹性 RDD特点 分区 只读 依赖 缓存 checkpoint 基本概念 官方文档 介绍RDD的官方说明:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html 概述 含义 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,…

Spark中最核心的概念为RDD(Resilient Distributed DataSets)中文为:弹性分布式数据集,RDD为对分布式内存对象的 抽象它表示一个被分区不可变且能并行操作的数据集:RDD为可序列化的.可缓存到内存对RDD进行操作过后还可以存到内存中,下次操作直接把内存中RDD作为输入,避免了Hadoop MapReduce的大IO操作: RDD生成 Spark所要处理的任何数据都是存储在RDD之中,目前两种方式可以生成一个RDD: 1.从RDD进行转换操作 2.使用外部存储系统…

RDD, Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集, 是Spark的核心概念. 对于RDD的原理性的知识,可以参阅Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 和 An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters 这两篇论文. 这篇…

本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件…