Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致可以分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不对Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表只对( V1, 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through a m…
Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致能够分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不正确Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表仅仅对( V1. 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源代码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through…
1.什么是RDD? 最核心 (*)弹性分布式数据集,Resilent distributed DataSet (*)Spark中数据的基本抽象 (*)结合源码,查看RDD的概念 RDD属性 * Internally, each RDD is characterized by five main properties: * * - A list of partitions 一组分区,把数据分成了的不同的分区,每个分区可能运行在不同的worker * - A function for computi…
一:源码介绍RDD 1.RDD介绍 五大特性,保证了Spark的扩展性,容错性等特性. A list of partitions ====> 一个许多分区的集合,分区中包含数据 A function for computing each split ===> 为每个分区提供一个computing的函数 A list of dependencies on other RDDs ===> RDD会依赖其他RDDs, 这种特性叫做:lineage(生命线):特例:第一个RDD不依赖其他RDD,…