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

前言 Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分stage,暴力的理解就是stage的划分是按照有没有涉及到shuffle来划分的,没涉及的shuffle的都划分在一个stage里面,这种划分依据就是RDD之间的依赖关系.针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 定义 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所

Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系.针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 宽依赖与窄依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用,子RDD分区通常对应常数个父RDD分区(O(1),与数据规模无关) 相应的,宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个

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

1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致,join结果的rdd分区数量也一样,这个时候join api是窄依赖 除此之外的,rdd 的join api是宽依赖 2.Join的理解 3.举例 A表数据: 1 a 2 b 3 c B表数据: 1 aa1 1 aa2 2 bb1 2 bb2 2 bb3 4 dd1 A inner join B: 1 a 1 aa1 1 a 1 aa2 2 b 2 bb1 2 b 2

在Spark中,RDD(弹性分布式数据集)存在依赖关系,宽依赖和窄依赖. 宽依赖和窄依赖的区别是RDD之间是否存在shuffle操作. 窄依赖 窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,即一个父RDD对应一个子RDD或多个父RDD对应一个子RDD map,filter,union属于窄依赖 窄依赖对于流水化作业有优化效果 每一个RDD算子都是一个fork/join操作,join会写入磁盘,流水线作业优化后fork,中间不join写入磁盘 宽依赖 宽依赖指子RDD的每个分区都依赖于

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根据对父RDD的依赖关系,可分为窄依赖与宽依赖2种. 主要的区分之处在于父RDD的分区被多少个子RDD分区所依赖,如果一个就为窄依赖,多个则为宽依赖.更好的定义应该是: 窄依赖的定义是子RDD的每一个分区都依赖于父RDD的一个或者少量几个分区(不依赖于全部分区) 与依赖相关的以下5个类: Dependency <--NarrowDependency <--OneToOneDependency <--RangeDependency <--ShuffleDependency 它们

每个job被划分为多个stage.划分stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个stage,从而避免多个stage之间的消息传递开销. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html [Spark actions are executed through a set of stages, separated by distributed “shuffle” operations. 

窄依赖: Narrow Dependency : 一个RDD对它的父RDD,只有简单的一对一的依赖关系.RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD中的一个partition,父RDD和子RDD的partition之间的对应关系是一对一的.   宽依赖 shuffle Dependency : 本质就是shuffle,每一个父RDD的partition中的数据,都可能会传输到下一个RDD的每个partition中,此时就会出现,父RDD和子RDD的partition之间,具有交互错综复杂的关

Spark剖析-宽依赖与窄依赖.基于yarn的两种提交模式.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 2.1 Standalne-client 2.2 Standalone-cluster 三.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 Spark的三种提交模式: Spark内核架构中,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 第二种,基

前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName(this.get

1.. 简介 spark从RDD依赖上来说分为窄依赖和宽依赖. 其中可以这样区分是哪种依赖:当父RDD的一个partition被子RDD的多个partitions引用到的时候则说明是宽依赖,否则为窄依赖. 宽依赖会触发shuffe,宽依赖也是一个job钟不同stage的分界线. 本篇文章主要讨论一下窄依赖的场景. 2.依赖关系的建立 字RDD内部维护着父RDD的依赖关系,下列是依赖的抽象类,其中属性rdd就是父RDD /** * :: DeveloperApi :: * Base class f

一.窄依赖(Narrow Dependency,) 即一个RDD,对它的父RDD,只有简单的一对一的依赖关系.也就是说, RDD的每个partition ,仅仅依赖于父RDD中的一个partition,父 RDD和子RDD的partition之间的对应关系,是一对一的!这种情况下,是简单的RDD之间的依赖关系,也被称之为窄依赖. 二.宽依赖(Shuffle Dependency) 本质就是Shuffle,也就是说,每一个父RDD的partition中的数据,都可能会传输一部分到下一个RDD的每个

依赖注入和依赖注入容器 为了降低代码耦合程度,提高项目的可维护性,Yii采用多许多当下最流行又相对成熟的设计模式,包括了依赖注入(Denpdency Injection, DI)和服务定位器(Service Locator)两种模式.关于依赖注入与服务定位器, Inversion of Control Containers and the Dependency Injection pattern <http://martinfowler.com/articles/injection.html>

了解 长度 宽字符wchar_t的长度16位,可以用来显示中文等除英文外的其他文字, 窄字符    char   的长度  8 位,只能处理英文. 哪里可以见到 在VS2010, 2012, 2013集成环境下面创建win32控制台工程后可以看到一个叫做 _tmain的主函数,其参数— int argc, _TCHAR* argv[],查看定义_TCHAR的定义就是wchar_t. 另外关于_tmain与main的区别,请看_tmain()和main()区别—lucyjiayou 转换函数 头文

    开发任何软件,如何管理依赖是一道绕不过去的坎,软件开发过程中,我们往往会使用这样那样的第三方库,这个时候,一个好的依赖管理就显得尤为重要了.作为一个自动构建工作,Gradle对依赖管理有着很好的支持.     通常我们使用IDE(Eclipse.IDEA.Android Studio)开发Java项目,IDE自动为我们创建了Gradle文件,添加依赖也不过简单的几行代码,这篇随笔将从逐步解释Gradle的依赖管理方法,希望对大家有所帮助.     如有错误,请不吝指出,非常感谢!如果本文

三个mavean项目 A  .B. C 如果B依赖A(A先执行clean package命令) 那么B得pom.xml文件里面就写 <dependency> <groupId>A的包名</groupId> <artifactId>A的项目名</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> </dependency> 如果C项目依赖B(B先执行clean packag

宽字符wchar_t 与 窄字符char 先说下窄字符char,这个大部分读者应该很清楚,char类型的变量占一个字节(byte)(也就是8个bit(比特)),能表示256个字符,那char的范围有两种 第一种(signed char):-128~127 第二种(unsigned char):0~255 (对char的范围感兴趣的读者可以看一下这篇文章:浅谈char类型范围) 但C标准并没有规定char 应该是unsigned还是signed,C标准定义了三种类型:char.signed cha

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6628429.html  一:Maven依赖传递 假如有Maven项目A,项目B依赖A,项目C依赖B.那么我们可以说 C依赖A.也就是说,依赖的关系为:C—>B—>A. 那么我们执行项目C时,会自动把B.A都下载导入到C项目的jar包文件夹中. 这就是依赖的传递性. 二:依赖传递的排除 如上,C—>B—>A.加入现在不想执行C时把A下载进来,那么我们可以用 <exclusions>标

我们在 VS 中创建 Win32 控制台应用程序,vs 会为解决方案创建默认地创建 4 个 filters(资源管理器中没有对应的目录和文件夹): 头文件:一般为 .h 文件 外部依赖项 源文件:一般为 .cpp文件 资源文件 1. 外部依赖项 & 资源文件 外部依赖项:C++ 外部依赖项有很多,大部分都是静态库文件,编译的时候会递归关联起来生成可执行文件,所以可执行文件才会大很多. 编译的时候: 外部依赖项都是一个填充地址 , 比如 你的代码里调用 外部依赖函数地址 Extern_funA .