不多说,直接上干货! RDD的五大特征 分区--- partitions 依赖--- dependencies() 计算函数--- computer(p,context) 分区策略(Pair RDD)-- partitioner() 本地性策略--- preferredLocations(p)…

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))…

 RDD的检查点 首先,要清楚.为什么spark要引入检查点机制?引入RDD的检查点?  答:如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果计算特别复杂或者计算耗时特别多,那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容忽视的.为了避免缓存丢失重新计算带来的开销,Spark又引入检查点机制. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RDD上的重复计算,能够极大地提升计算速度.但是,如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果…

  RDD的缓存 RDD的缓存和RDD的checkpoint的区别 缓存是在计算结束后,直接将计算结果通过用户定义的存储级别(存储级别定义了缓存存储的介质,现在支持内存.本地文件系统和Tachyon)写入不同的介质. 而检查点不同,它是在计算完成后,重新建立一个Job来计算. 为了避免重复计算,推荐先将RDD缓存,这样就能保证检查点的操作可以快速完成. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RD…

RDD的操作 RDD支持两种操作:转换和动作. 1)转换,即从现有的数据集创建一个新的数据集. 2)动作,即在数据集上进行计算后,返回一个值给Driver程序. 例如,map就是一种转换,它将数据集每一个元素都传递给函数,并返回一个新的分布式数据集表示结果.另一个方面,reduce是一种动作,通过一些函数将所有元素叠加起来,并将最终结果返回Driver(还有一个并行的reduceByKey,能返回一个分布式数据集). 下图描述了从外部数据源创建RDD,经过多次转换,通过一个动作操作将结果写回外部…

   RDD是什么? 通俗地理解,RDD可以被抽象地理解为一个大的数组(Array),但是这个数组是分布在集群上的.详细见  Spark的数据存储 Spark的核心数据模型是RDD,但RDD是个抽象类,具体由各子类实现,如MappedRDD. ShuffledRDD等子类. Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类.  官方对RDD的解释是:弹性分布式数据集,全称是Resilient Distributed Datasets.RDD是只读的.分区记录的集合.RDD只能基于在稳定物理存储…

RDD的依赖关系?   RDD和它依赖的parent RDD(s)的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency). 1)窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用,如图1所示. 2)宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个parent RDD的Partition,如图2所示. RDD作为数据结构,本质上是一个只读的分区记录集合.一个RDD可以包含多个分区,每…

    RDD的缺点? RDD是Spark最基本也是最根本的数据抽象,它具备像MapReduce等数据流模型的容错性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算. 为了有效地实现容错,(详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5718799.html )RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD是只读的,并且,只能通过其他RDD上的批量操作来创建. RDD只支持粗粒度转换,限制了编程模型. 但RDD仍然可以很好地适用于很多应用,特别是支持数据并行的批量分析应用…

本期内容: 1.RDD依赖关系的本质内幕 2.依赖关系下的数据流视图 3.经典的RDD依赖关系解析 4.RDD依赖关系源码内幕 1.RDD依赖关系的本质内幕 由于RDD是粗粒度的操作数据集,每个Transformation操作都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系:在spark中,RDD之间存在两种类型的依赖关系:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Wide Dependency 或者是 Narrow Dependency):如图1所示显示了RD…

RDD的创建  两种方式来创建RDD: 1)由一个已经存在的Scala集合创建 2)由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有所有Hadoop支持的数据集,比如HDFS.Cassandra.HBase.Amazon S3等. 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.这些确定性操作称为转换,如map.filter.groupBy.join. 第1个RDD:代表了spark应用程序输入数据的来源,通过Transformation来对RDD进行各种算子的…