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…

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…

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…

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…

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…

弹性分布式数据集(RDD) Spark是以RDD概念为中心运行的.RDD是一个容错的.可以被并行操作的元素集合.创建一个RDD有两个方法:在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合:从外部存储系统中引用一个数据集.RDD的一大特性是分布式存储,分布式存储在最大的好处是可以让数据在不同工作节点并行存储,以便在需要数据时并行运算.弹性指其在节点存储时,既可以使用内存,也可已使用外存,为使用者进行大数据处理提供方便.除此之外,RDD的另一大特性是延迟计算,即一个完整的RDD运行任务被分为两部分:Tran…

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…

1. RDD 的设计与运行原理 Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上,基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成,从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务. 在实际应用中,存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处在于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一个阶段的输入.而 Hadoop 中的 MapReduce 框架都是把中间结果写入到 HDFS 中,带来了大量的数据复制.磁盘 IO 和序列化开销,并且通常…

SparkContext SparkContext 是在 spark 库中定义的一个类,作为 spark 库的入口点: 它表示连接到 spark,在进行 spark 操作之前必须先创建一个 SparkContext 的实例,并且只能创建一个: 利用 SparkContext 实例创建的对象都是 RDD,这是相对于 SparkSession 说的,因为 它创建的对象都是 DataFrame: 创建 sc class SparkContext(__builtin__.object): def __i…

Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上,使得Spark的各个组件可以无缝进行集成,在同一个应用程序中完成大数据计算任务.RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>. RDD设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式算法(比如机器学习.图算法等)和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间…