1.RDD血统:数据容错,发生错误,可以进行重算恢复.Lineage记录的是特定数据的 Transformation 转换操作. 为了保证RDD中数据的鲁棒性,RDD数据集通过所谓的血统关系(Lineage)记住了它是如何从其它RDD中演变过来的. 相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的备份或者LOG机制,RDD的Lineage记录的是粗颗粒度的特定数据转换(Transformation)操作(filter, map, join etc.)行为.当这个RDD的部分分区数据丢失时,它可以通过L…

#Spark入门#这个系列课程,是综合于我从2017年3月分到今年7月份为止学习并使用Spark的使用心得感悟,暂定于每周更新,以后可能会上传讲课视频和PPT,目前先在博客园把稿子打好.注意:这只是一个草稿,里面关于知识的误解还请各大网友监督,我们互相进步.总而言之,网络上的知识学会断舍离,学会带着辩证的眼光去学习就能进步. 谈到Spark,实际上从16年本科实习的时候就已经开始接触,那个时候是从Pig入门大数据Hadoop的,有兴趣的朋友可以看Hadoop家族之Pig入门:当时大家基本都在使用…

原文地址:http://soft.chinabyte.com/database/431/12914931.shtml 概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce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…

一.        场景 ◆ Spark[4]: Scope:  a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter(在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索) 正如其目标scope,Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合.需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小…

随着大数据处理的应用场景越来越多,人们对Hadoop的要求也越来越高,开发出的对应的系统也越来越多,人们迫切的需要一个综合的计算框架,Spark应运而生,我们可以看看Spark可以干些什么. 那么为什么Spark能做到这些? 首先,我们需要理解Spark中的三大概念: RDD(Resilient Distributed Dataset).实际上对与开发人员而已它是以一种对象的形式作为数据的一种表现形式而存在,可以理解为一种你可以操作的只读的分布式数据集,之所以称之为有弹性,在于: RDD可以在内…

这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及…

RDD是一种分布式的内存抽象,下表列出了RDD与分布式共享内存(Distributed Shared Memory,DSM)的对比. 在DSM系统[1]中,应用可以向全局地址空间的任意位置进行读写操作. DSM是一种通用的内存数据抽象,但这种通用性同时也使其在商用集群上实现有效的容错性和一致性更加困难. RDD与DSM主要区别在于[2],不仅可以通过批量转换创建(即“写”)RDD,还可以对任意内存位置读写. RDD限制应用执行批量写操作,这样有利于实现有效的容错. 特别是,由于RDD可以使用Li…

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…

一.RDD概念与特性 1. RDD的概念 RDD(Resilient Distributed Dataset),是指弹性分布式数据集.数据集:Spark中的编程是基于RDD的,将原始数据加载到内存变成RDD,RDD再经过若干次转化,仍为RDD.分布式:读数据一般都是从分布式系统中去读,如hdfs.kafka等,所以原始文件存在磁盘是分布式的,spark加载完数据的RDD也是分布式的,换句话说RDD是抽象的概念,实际数据仍在分布式文件系统中:因为有了RDD,在开发代码过程会非常方便,只需要将原始数…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依…

Spark中三大数据结构:RDD:  广播变量: 分布式只读共享变量: 累加器:分布式只写共享变量: 线程和进程之间 1.RDD中的函数传递 自己定义一些RDD的操作,那么此时需要主要的是,初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的,这就涉及到了跨进程通信,是需要序列化的. 传递一个方法 class Search(query: String){ // extends Serializable //过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: Strin…

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)  原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统…

1. 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. 2. RDD的属性 1)  A list of partitions 一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RD…

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…

一.JdbcRDD与关系型数据库交互 虽然略显鸡肋,但这里还是记录一下(点开JdbcRDD可以看到限制比较死,基本是鸡肋.但好在我们可以通过自定义的JdbcRDD来帮助我们完成与关系型数据库的交互.这点和Hadoop需要借助sqoop等工具进行是有优势的!) 给出一个demo的参考链接:https://www.2cto.com/database/201705/635388.html 二.RDD依赖关系 1.窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partitio…

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with…

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息…

RDD简介 在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD).RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现.RDD是Spark最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能够被并行操作的数据集合,不同的数据集格式对应不同的RDD实现.RDD必须是可序列化的.RDD可以cache到内存中,每次对RDD数据集的操作之后的结果,都可以存放到内存中,下一个操…

RDD弹性分布式数据集 RDD概述 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数据缓存在内存中,后续的查询能够重用这些数据,这极大地提升了查询速度. Resilient:RDD中的数据可以存储在内存中或者磁盘中. Distributed:RDD中的数据是分布式存储…

简介 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. Resilient:弹性,它表示的含义rdd的数据是可以保存在内存中或者是磁盘中. Distributed:它的数据是分布式存储的,后期方便于进行分布式计算. Dataset:它就是一个集合,集合里面可以存放了很多个元素. RDD的属性 1 A list of partitions 一个分区列表,在这里表示一个rd…

摘要:     本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets).它同意开发者在大型集群上运行基于内存的计算.RDD适用于两种应用,而现有的数据流系统对这两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域非经常见.二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下.将数据保存在内存中可以极大地提高性能.为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD在共享状态的时候是基于粗粒度的转换而不是细粒度的更新(换句…

目录 Part III. Low-Level APIs Resilient Distributed Datasets (RDDs) 1.介绍 2.RDD代码 3.KV RDD 4.RDD Join Advanced RDDs 1.partition 2.自定义Aggregation函数 3.iterator-to-iterator transformation 4.KV排序例子 Distributed Shared Variables Broadcast Variables(immutable)…

RDD概述 什么是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.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建 RDD.转化已有RDD 以及调用 RDD 操作进行求值.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.RDD 可以包含 Python.Java.Scala 中任意类型的对象, 甚至可以包含用户自定义的对象.RDD具有数据流模型的特…

一.Spark RDD容错原理 RDD不同的依赖关系导致Spark对不同的依赖关系有不同的处理方式. 对于宽依赖而言,由于宽依赖实质是指父RDD的一个分区会对应一个子RDD的多个分区,在此情况下出现部分计算结果丢失,单一计算丢失的数据无法达到效果,便采用重新计算该步骤中的所有数据,从而会导致计算数据重复:对于窄依赖而言,由于窄依赖实质是指父RDD的分区最多被一个子RDD使用,在此情况下出现部分计算的错误,由于计算结果的数据只与依赖的父RDD的相关数据有关,所以不需要重新计算所有数据,只重新计算出…

2.1 编程模型 在Spark中,RDD被表示为对象,通过对象上的方法调用来对RDD进行转换.经过一系列的transformations定义RDD之后,就可以调用actions触发RDD的计算,action可以是向应用程序返回结果(count, collect等),或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等).在Spark中,只有遇到action,才会执行RDD的计算(即延迟计算),这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换 要使用Spark,开发者需要编写一个Driver程序,它…

1.1 RDD为什么会产生? RDD 是 Spark 的基石,是实现 Spark 数据处理的核心抽象.那么 RDD 为 什么会产生呢? Hadoop 的 MapReduce 是一种基于数据集的工作模式,面向数据,这种工作模式一般是从存储上加载数据集,然后操作数据集,最后写入物理存储设备.数据更多面临的是一次性处理. MR 的这种方式对数据领域两种常见的操作不是很高效.第一种是迭代式 的算法.比如机器学习中 ALS.凸优化梯度下降等.这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操作.MR…

4.      RDD的依赖关系 6.1      RDD的依赖 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). 6.2      窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 总结:窄依赖我们形象的比喻为独生子女.窄依赖不会产生shuffle,比如说:flatMap/map/filter.... 6.3      宽依赖 宽依赖指的是多个子RDD的Pa…

概述 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. 示例代码如下: def main(args: Array[String]): Unit = { val sc: SparkContext = new SparkContext(new SparkConf() .setMaste…

弹性式数据集RDD ​ 一.RDD简介二.创建RDD        2.1 由现有集合创建        2.2 引用外部存储系统中的数据集        2.3 textFile & wholeTextFiles三.操作RDD四.缓存RDD        4.1 缓存级别        4.2 使用缓存        4.3 移除缓存五.理解shuffle        5.1 shuffle介绍        5.2 Shuffle的影响        5.3 导致Shuffle的操作五.宽…

第1章 RDD概念  弹性分布式数据集 1.1 RDD为什么会产生 RDD是Spark的基石,是实现Spark数据处理的核心抽象.那么RDD为什么会产生呢? Hadoop的MapReduce是一种基于数据集的工作模式,面向数据,这种工作模式一般是从存储上加载数据集,然后操作数据集,最后写入物理存储设备.数据更多面临的是一次性处理. MR的这种方式对数据领域两种常见的操作不是很高效.第一种是迭代式的算法.比如机器学习中ALS.凸优化梯度下降等.这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操…