Spark简介 Spark是基于内存计算的大数据分布式计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性.       在Spark中,通过RDD(Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集)来进行计算,这些分布式集合,并行的分布在整个集群中.RDDs是Spark分发数据和计算的基础抽象类. RDD属性: - A list of partitions - A function for computing eac…

RDD渊源 弹性分布式数据集(RDD).它是MapReduce模型一种简单的扩展和延伸.RDD为了实现迭代.交互性和流查询等功能,须要保证RDD具备在并行计算阶段之间能够高效地数据共享的功能特性.RDD运用高效的数据共享概念和相似于MapReduce的操作方式,使得全部的计算工作能够有效地运行,并能够在当前特定的系统中获得关键性的优化. RDD是一种有容错机制的特殊集合,能够分布在集群的节点上,以函数式编操作集合的方式.进行各种并行操作.能够将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合,它提供了一种…

Spark--初识spark 一.Spark背景 1)MapReduce局限性 <1>仅支持Map和Reduce两种操作,提供给用户的只有这两种操作 <2>处理效率低效 Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据 任务调度和启动开销大: mr的启动开销一,客户端需要把应用程序提交给resourcesManager,resourcesManager去选择节点去运行,快的话几秒钟,慢的话1分钟左右. 开销二,maptask和reducetask的启动…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架,Spark拥有Hadoop MapReduce…

3.5 常见的转化操作和行动操作 3.5.1 基本RDD 1. 针对各个元素的转化操作 两个最常用的转化操作是map()和filter().转化操作map()接受一个函数,把这个函数用于RDD中的每个元素,将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值.而转化操作filter()则接收一个函数,并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回. inputRDD{1,2,3,4} >>>map x=>x*x >>> Mapped RDD{1,4,9,16} inpu…

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…

Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理. Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算. 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业.   Action 算子会触发 Spark 提交作业(Jo…

Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集(RDD). 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. 逻辑上RDD的每个分区叫一个Partition. 在Spark的执行过程中,RDD经历一个个的Transfomation算子之后,最后通过Action算子进行触发操作. 逻辑上每经历一次变换,就会将RDD转换为一个新的RDD,RDD之间通过Lineage产生依赖关系,这个关系在容错中有很重要的作用. 变换的输入和输出都是RDD.RDD会被划分成很多的分区分布…

本博文的主要内容: 1.Hash Shuffle彻底解密 2.Shuffle Pluggable解密 3.Sorted Shuffle解密 4.Shuffle性能优化 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为"洗牌",需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题? 运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1. 数据量非常大:[几千甚至上万…

目录 一.官网介绍 1.什么是Spark 二.Spark的四大特性 1.高效性 2.易用性 3.通用性 4.兼容性 三.Spark的组成 四.应用场景 正文 回到顶部 一.官网介绍 1.什么是Spark 官网地址:http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台.它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大…