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…

目录 Spark学习笔记2--RDD(上) RDD是什么? 例子 创建 RDD 并行化方式 读取外部数据集方式 RDD 操作 转化操作 行动操作 惰性求值 Spark学习笔记2--RDD(上) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> RDD是什么? 弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD) Spark 的核心概念 一个不可变的分布式对象集合 每个 RDD 都被分为多个分区运行在集群的不同节点上 RDD…

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.…

本博文的主要内容是: 1.rdd基本操作实战 2.transformation和action流程图 3.典型的transformation和action RDD有3种操作: 1.  Trandformation      对数据状态的转换,即所谓算子的转换 2.  Action    触发作业,即所谓得结果的 3.  Contoller  对性能.效率和容错方面的支持,如cache.persist.checkpoint Contoller包括cache.persist.checkpoint. /…

1.RDD——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset) RDD是一个分布式的元素集合,在Spark中,对数据的操作就是创建RDD.转换已有的RDD和调用RDD操作进行求值. Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. object WordCount { def main(args: Array[String]) { val inputFile = "file:///home/…

弹性分布式数据集(简称RDD)是Spark对数据的核心抽象.RDD其实就是分布式的元素集合.在Spark中,对数据的操作不外乎创建RDD.转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值.而在这一切背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 3.1 RDD基础 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. 例3-1:在Python中使用textFile()创建一个字符串的RDD lines = sc.te…

什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,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. RDD的属性 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计算任务处理,并决定并行计算的粒度.…

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…

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第四部分是讲的是Spark在集群上运行的知识点. 一.Spark应用组件介绍 二.Spark在集群运行过程 三.Spark配置 四.Spark资源分配 一.Spark应用组件介绍 Spark应用组件有三个:驱动器.集群管理器和执行器. 驱动器节点:有两个职责:把用户转为任务和为执行器节点调度任务. 执行器节点:负责在Spark作业中运作任务. 集群管理器:Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点. 集群管理器:为了方便多人调度时合…

本篇博客中的操作都在 ./bin/pyspark 中执行. RDD,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),是Spark对数据的核心抽象.RDD是分布式元素的集合,对手的所有操作都可以概括为: 创建RDD 转化已有RDD 调用RDD操作进行求值 在这些操作中,Spark会自动将RDD中的数据分发的集群上,并将操作自动化执行. 每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. Get Started 用户可以: 读取一个外部数据集 或者使用对…