前言 用Spark有一段时间了,但是感觉还是停留在表面,对于Spark的RDD的理解还是停留在概念上,即只知道它是个弹性分布式数据集,其他的一概不知 有点略显惭愧.下面记录下我对RDD的新的理解. 官方介绍  弹性分布式数据集. RDD是只读的.分区记录的集合.RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建. 问题 只要你敢问度娘RDD是什么,包你看到一大片一模一样的答案,都是说这样的概念性的东西,没有任何的价值. 我只想知道 RDD为什么是弹性 而不是 不弹性,…

RDD真的是一个很晦涩的词汇,他就是伯克利大学的博士们在论文中提出的一个概念,很抽象,很难懂:但是这是spark的核心概念,因此有必要spark rdd的知识点,用最简单.浅显易懂的词汇描述.不想用学术话的语言来阐述RDD是什么,用简单.容易理解的方式来描述. 一.什么是RDD,RDD出现的背景 Mapreduce计算模型的出现解决了分布式计算的诸多难题,但是由于MR对数据共享的解决方案比较低效,导致MR编程模型效率不高,将数据写到一个稳定的外部存储系统,如HDFS,这个会引起数据复写.磁盘IO…

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…

一.基本认识 RDD 是Spark大数据计算引擎中,抽象的一种数据结构. RDD(Resilient Distributed Dataset),中文意思是弹性分布式数据集,它是Spark中的基本抽象.在Spark源码中,有下面的注释: RDD 有五个主要的属性: A list of partitions (分区列表) A function for computing each split (分区计算函数) 相同的计算逻辑应用在不同的分区中 A list of dependencies on ot…

一.Spark WordCount动手实践 我们通过Spark WordCount动手实践,编写单词计数代码:在wordcount.scala的基础上,从数据流动的视角深入分析Spark RDD的数据处理过程. 首先需要建立一个文本文件helloSpark.txt,helloSpark.txt的文本内容如下. Hello Spark Hello Scala Hello Hadoop Hello Flink Spark is Awesome 然后在Eclipse中编写wordcount.scala…

在Spark的Rdd中,Rdd是分区的. 有时候需要重新设置Rdd的分区数量,比如Rdd的分区中,Rdd分区比较多,但是每个Rdd的数据量比较小,需要设置一个比较合理的分区.或者需要把Rdd的分区数量调大.还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量. 有两种方法是可以重设Rdd的分区:分别是 coalesce()方法和repartition(). 这两个方法有什么区别,看看源码就知道了: def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Bool…

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Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出…

aggregateByKey 这个RDD有点繁琐,整理一下使用示例,供参考 直接上代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by Edward on 2016/10/27. */ object AggregateByKey { def main(args: Array[String]) { val sparkConf: SparkConf =…

1.  基于数据集的处理: 从物理存储上加载数据,然后操作数据,然后写入数据到物理设备; 基于数据集的操作不适应的场景: 不适合于大量的迭代: 不适合交互式查询:每次查询都需要对磁盘进行交互. 基于数据流的方式不能够复用曾经的结果或者中间的结果; 2. RDD弹性数据集 特点: A)自动的进行内存和磁盘数据的存储切换: B) 基于lineage的高效容错: C) Task如果失败会自动进行重试 D) Stage如果失败会自动进行重试,而且只会计算失败的分片; E) Checkpoint和pers…

org.apache.spark.rddRDDabstract class RDD[T] extends Serializable with Logging A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. Thi…