弹性分布式数据集 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/spark%E5%BC%B9%E6%80%A7%E5%88%86%E5%B8%83%E5%…

RDD(Resilient Distributed Dataset)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,下一个操作可以直接从内存中输入,省去了MapReduce大量的磁盘IO操作.这对于迭代运算比…

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…

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. RDD概述 1.1 什么是RDD (1) RDD(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,它是Spark的基本数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. (2) 具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度.可伸缩性. (3) 查询速度快:在执行多个查询时,可以显示的将工作集缓存到内存中,后续的查询能够重用缓存的工作集. 1.2 RDD的属性 打开Spark源代码,源码的注释中对RDD的描述如下图.     (1) A list…

一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读的,所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时,原有 RDD 不会改变. 1.1.设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下…

RDD的中文解释是弹性分布式数据集.构造的数据集的时候用的是List(链表)或者Array数组类型/* 使用makeRDD创建RDD */ /* List */ val rdd01 = sc.makeRDD(List(,,,,,)) val r01 = rdd01.map { x => x * x } println(r01.collect().mkString(",")) /* Array */ val rdd02 = sc.makeRDD(Array(,,,,,)) val…

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…

  [Spark]弹性分布式数据集RDD概述 弹性分布数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)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,下一个操作可以直接从内存…

spark围绕弹性分布式数据集(RDD)的概念展开的,RDD是一个可以并行操作的容错集合. 创建RDD的方法: 1.并行化集合(并行化驱动程序中现有的集合) 调用SparkContext的parallelize收集方法 2.外部数据集操作(引用外部系统存储的数据集) RDD操作 1.Transformations 是从将一个以有的RDD生成另外一个RDD.Transformation具有延迟加载的特性(lazy特性),Transformation算子的代码不会真正的被执行,只有当我们的程序中遇到…

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…

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…

RDD(弹性分布式数据集)及常用算子 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是 Spark 中最基本的数据 处理模型.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行 计算的集合. 弹性 存储的弹性:内存与磁盘的自动切换: 容错的弹性:数据丢失可以自动恢复: 计算的弹性:计算出错重试机制: 分片的弹性:可根据需要重新分片. 分布式:数据存储在大数据集群不同节点上 数据集:RDD 封装了计算逻辑,并不保存数据 数据抽象:RD…

RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集.你不好理解的话,可以把RDD就可以看成是一个简单的"动态数组"(比如ArrayList),对其操作,也只需要 调用它的方法而已,和java中的ArrayList一样.但它与一般动态数组的区别在于:RDD是分布的.弹性是指的是数据自动在内存和磁盘切换, task如果失败会进行特定次数的重试.如果在某个节点发生错误,RDD会自动在不同的节点中重试. 文章转载自原文:https://blog.csdn.n…

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第二部分是讲RDD.RDD 其实就是分布式的元素集合.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.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. 一.创建RDD 二.操作RDD 1. 普通RDD转化操作 2. Pair RDD转化操作 3. 普通RDD行动操作 4. Pair RDD行动操作 一.创建RDD 创建RDD两种方式: (1) 读取外…

弹性式数据集RDDs 一.RDD简介 RDD全称为Resilient Distributed Datasets,是Spark最基本的数据抽象,它是只读的.分区记录的集合,支持并行操作,可以由外部数据集或其他RDD转换而来,它具有以下特性: 一个RDD由一个或者多个分区(Partitions)组成.对于RDD来说,每个分区会被一个计算任务所处理,用户可以在创建RDD时指定其分区个数,如果没有指定,则默认采用程序所分配到的CPU的核心数: RDD拥有一个用于计算分区的函数compute: RDD会保…

Catalyst Optimizer: Dataset 数据集仅可用Scala或Java.但是,我们提供了以下上下文来更好地理解Spark 2.0的方向数据集是在2015年作为Apache Spark 1.6版本的一部分引入的.datasets的目标是提供一个类型安全的编程接口. 这允许开发人员使用具有编译时类型安全性的半结构化数据(如JSON或键值对)进行工作(也就是说,生产应用程序在运行之前可以检查错误). Python不实现Dataset API的部分原因是Python不是一种类型安全的语…

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…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

回到目录 戏说当年 大叔原创的分布式数据集缓存在之前的企业级框架里介绍过,大家可以关注<我心中的核心组件(可插拔的AOP)~第二回 缓存拦截器>,而今天主要对Lind.DDD.Caching进行更全面的解决,设计思想和主要核心内容进行讲解.其实在很多缓存架构在业界有很多,向.net运行时里也有Cache,也可以实现简单的数据缓存的功能,向前几年页面的静态化比较流行,就出现了很多Http的“拦截器“,对当前HTTP响应的内容进行完整的页面缓存,缓存的文件大多数存储到磁盘里,访问的时间直接将磁盘上…

一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式: 1.数据检查点 2.记录数据的更新 我们面向的是大规模数据分析,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(在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量,而存储到磁盘则会降低应用程序速度).所以,我们选择记录更新的方式. 但是,如果更新太多,记录更新成本也不低.因此,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的一系列转换记录下来(即Lin…

Spark探索经典数据集MovieLens 阅读目录 前言 环境 初步预览 探索用户数据 探索电影数据 探索评级数据 回到顶部 前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/moviele…

Spark完全分布式完整部署教程 继Mapreduce之后,作为新一代并且是主流的计算引擎,学好Spark是非常重要的,这一篇博客会专门介绍如何部署一个分布式的Spark计算框架,在之后的博客中,更会讲到Spark的基本模块的介绍以及底层原理,好了,废话不多说,直接开始吧! 1. 安装准备 部署Spark时,我们使用的版本如下所示: 2. 正式安装 1. 将spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz文件使用远程传输软件发送至/home/centos/downloads目录下 2.…

centos7安装spark(伪分布式) spark是由scala语言开发的,首先需要安装scala. Scala安装 下载scala-2.11.8,(与spark版本要对应) 命令:wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz 解压到文件夹并配置环境变量 vim /etc/profile #scala export SCALA_HOME=/home/zck/software/scala export PAT…

一.RDD简介 RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets,是 Spark 最基本的数据抽象,它是只读的.分区记录的集合,支持并行操作,可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来,它具有以下特性: 一个 RDD 由一个或者多个分区(Partitions)组成.对于 RDD 来说,每个分区会被一个计算任务所处理,用户可以在创建 RDD 时指定其分区个数,如果没有指定,则默认采用程序所分配到的 CPU 的核心数: RDD 拥有一个用于计算分区的函数 compute:…

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and…

一个Dataset是一个分布式的数据集,而且它是一个新的接口,这个新的接口是在Spark1.6版本里面才被添加进来的,所以要注意DataFrame是先出来的,然后在1.6版本才出现的Dataset,提供了哪些优点呢?比如强类型,支持lambda表达式,还有还提供了sparksql执行引擎的一些优化,DataFrame里面大部分东西在Dataset里面都是能用的,Dataset它能够通过哪些方式构建?一个是jvm对象,还有一些函数表达式比如map.flatMap.filter等等.这个Datase…

写在前面一: 本文具体总结Spark分布式集群的安装步骤,帮助想要学习Spark的技术爱好者高速搭建Spark的学习研究环境. 写在前面二: 使用软件说明 约定,Spark相关软件存放文件夹:/usr/local/yujianxin/spark, Hadoop相关软件存放文件夹: /home/yujianxin/hadoop. Spark集群示意图 一.详细安装步骤 1.安装jdk 2.安装Hadoop集群,參考http://blog.csdn.net/aaronhadoop/article/d…

前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/,有好几种版本,对应不同数据量,可任君选用. 本文下载数据量最小的100k版本,对该数据集进行探索: 环境 本人机器所用的…