RDD操作闭包外部变量原则 RDD相关操作都需要传入自定义闭包函数(closure),如果这个函数需要访问外部变量,那么需要遵循一定的规则,否则会抛出运行时异常.闭包函数传入到节点时,需要经过下面的步骤: 驱动程序,通过反射,运行时找到闭包访问的所有变量,并封成一个对象,然后序列化该对象 将序列化后的对象通过网络传输到worker节点 worker节点反序列化闭包对象 worker节点执行闭包函数 注意:外部变量在闭包内的修改不会被反馈到驱动程序. 简而言之,就是通过网络,传递函数,然后执行.…

1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合   parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD.其函数定义如下: ) scala> sc.defaultParallelism res0: Int = 2 由以上可知,如果第二个参数如果不设置默认为2,默认的并行度最大不超过2.  实例1:读取本地文件创建RDD scala> val rdd1=sc.textFile("file:///usr/local/doc/name1.txt") rdd1: org.…

https://www.zybuluo.com/jewes/note/35032 RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Ma…

在linux系统上安装solrCloud 1.依赖: JRE solr7.3 需要 java1.8 独立的zookeeper服务 ,zookeeper安装请参考: http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperStarted.html 2.上传solr安装包 3.从安装包中解出安装脚本 tar xzf solr-7.3.0.tgz solr-7.3.0/bin/install_solr_service.sh --strip-components…

RDD底层实现原理 RDD是一个分布式数据集,顾名思义,其数据应该分部存储于多台机器上.事实上,每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上,下图是Spark的RDD存储架构图,其中每个Executor会启动一个BlockManagerSlave,并管理一部分Block:而Block的元数据由Driver节点的BlockManagerMaster保存.BlockManagerSlave生成Block后向BlockManagerMaster注册该Block,BlockManagerMast…

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),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内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App…

spark 2.1.1 spark中可以通过RDD.sortBy来对分布式数据进行排序,具体是如何实现的?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return this RDD sorted by the given key function. */ def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implic…

Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上,使得Spark的各个组件可以无缝进行集成,在同一个应用程序中完成大数据计算任务.RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>. RDD设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式算法(比如机器学习.图算法等)和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间…

标签(空格分隔): 学习笔记 Spark编程模型的两种抽象:RDD(Resilient Distributed Dataset)和两种共享变量(支持并行计算的广播变量和累加器). RDD RDD是一种具有容错性的基于内存的集群计算方法. RDD特征: 分区(partition):有一个数据分片列表,能够将数据进行切分,切分后的数据能够进行并行极端,是数据集的原子组成部分: 函数(compute):计算每个分片,得出一个可遍历的结果,用于说明在父RDD上执行何种计算: 依赖(dependency)…