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…

Spark的核心RDD Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)   Spark运行原理与RDD理论 Spark与MapReduce对比,MapReduce的计算和迭代是基于磁盘的,而Spark的迭代和计算是尽量基于内存,只有在内存空间不能容纳计算结果时才将溢出的部分数据缓冲到磁盘存储,因此Spark是将内存与磁盘结合起来使用的一种架构,它既可以适应超大型的批量离线数据集处理(因为它可以基于磁盘),也可以适应基于实时的流数据分析计算(因为它可以基于内存迭代…

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…

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…

上次留下的问题 问题一: 跨公网部署Otter 参考架构图 解析 ​ a. 数据涉及网络传输,S/E/T/L几个阶段会分散在2个或者更多Node节点上,多个Node之间通过zookeeper进行协同工作 (一般是Select和Extract在一个机房的Node,Transform/Load落在另一个机房的Node,通过zookeeper watcher ()机制触发客户端node执行回调事件) ​ 上图中: ​ A-->B同步走的是黄色的流程,S/E在A机房Node,T/L在B机房Node ​…

创建RDD有两种方式:①读取外部数据集,lines=sc.textFile("README.md").②对一个集合进行并行化,lines=sc.parallelize(["zhangsan","lisi"]). 2.从http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip下载分析数据.到其目录中查看有几个重要的文件u.user(用户属性文件),u.item(电影元数据),u.data(用…

这篇文章我断断续续写了呃···· 应该快三个星期了? 所以前后的风格可能差别相当大.真是十分的怠惰啊··· 最近实在是不够努力.用python重写bitcoin的项目也卡在网络编程部分(这方面真是我的软肋) 这篇文章通篇都是文字-_-, 没有其他东西,这个样子给读者会造成很大的压力吧···· 虽然题目所说的是原理,但是实际上一部分原理已经在前面几篇文章都有过一些零散的说明了,感觉写出来又有点重复..所以最好先读过前面几篇可能看起来更好点..等我把所有的东西都写完后应该会重新整理,然后重新写一份更…

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.RDDRDD(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…

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详解 原文连接 http://xiguada.org/spark_rdd/ RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集),是spark中最重要的概念,可以简单的把RDD理解成一个提供了许多操作接口的数据集合,和一般数据集不同的是,其实际数据分布存储于一批机器中(内存或磁盘中).当然,RDD肯定不会这么简单,它的功能还包括容错.集合内的数据可以并行处理等.图1是RDD类的视图. 图1 一个简单的例子 下面是一个实用scala语言编写的spark应用(…