RDD:弹性分布式数据集, 是分布式内存的一个抽象概念 RDD:1.一个分区的集合, 2.是计算每个分区的函数 ,    3.RDD之间有依赖关系 4.一个对于key-value的RDD的Partitioner 5.一个存储存取每个Partition的优先位置的列表 RDD算子: Transformations:不会立即执行,只是记录这些操作 Actions:计算只有在action被提交的时候才被触发. RDD依赖关系: 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Part…

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(Resilient Distributed Datasets)弹性的分布式数据集,又称Spark core,它代表一个只读的.不可变.可分区,里面的元素可分布式并行计算的数据集. RDD是一个很抽象的概念,不易于理解,但是要想学好Spark,必须要掌握RDD,熟悉它的编程模型,这是学习Spark其他组件的基础.笔者在这里从名字和几个重要的概念给大家一一解读: Resilient(弹性的) 提到大数据必提分布式,而在大规模的分布式集群中,任何一台服务器随时都有可能出现故障,如果一个task…

RDD的依赖关系 Rdd之间的依赖关系通过rdd中的getDependencies来进行表示, 在提交job后,会通过在DAGShuduler.submitStage-->getMissingParentStages privatedefgetMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = { valmissing =newHashSet[Stage] valvisited =newHashSet[RDD[_]] defvisit(rdd: RD…

RDD的四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToOneDependency.RangeDepende…

文章目录 RDD的依赖关系 宽依赖 窄依赖 血统 RDD缓存 概述 缓存方式 RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency) 和宽依赖(wide dependency). 宽依赖 宽依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD中的多个分区,其实就是产生了shuffle 窄依赖 窄依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD当中的一个分区,也即没有产生shuffle 血统 Lineage -- 根据rdd之间的依赖关系,将依赖关系给记录下来…

Spark学习笔记总结 01. Spark基础 1. 介绍 Spark可以用于批处理.交互式查询(Spark SQL).实时流处理(Spark Streaming).机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX). Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入Hadoop的生态系统,以弥补MapReduce的不足. 2. Spark-Shell spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序,用户可以在该命令行下用scala编写spark…

1:什么是Spark的RDD??? RDD(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作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2:RDD的属性: a.一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个…

一.RDD概述 1.什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,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作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2.RDD属性 1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处…

Spark算子总结 算子分类 Transformation(转换) 转换算子 含义 map(func) 返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 filter(func) 过滤, 返回一个新的RDD, 该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 flatMap(func) 类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) mapPartitions(func) 类似于map,但独立地在R…