通过实验发现: foreach()遍历的顺序是乱的 但: collect()取到的结果是依照原顺序的 take()取到的结果是依照原顺序的 为什么呢???? 另外,可以发现: take()取到了指定数目的元素,就不再多取了 scala> val rdd = sc.makeRDD((0 to 9), 4) scala> rdd.collect res27: Array[Int] = Array(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) scala> rdd.partiti

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

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

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合   parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD.其函数定义如下: ) scala> sc.defaultParallelism res0: Int = 2 由以上可知,如果第二个参数如果不设置默认为2,默认的并行度最大不超过2.  实例1:读取本地文件创建RDD scala> val rdd1=sc.textFile("file:///usr/local/doc/name1.txt") rdd1: org.

cache和persist 将RDD数据进行存储,persist(newLevel: StorageLevel)设置了存储级别,cache()和persist()是相同的,存储级别为MEMORY_ONLY.因为RDD的transformation是lazy的,只有action算子才会触发transformain真正的执行,如果一个rdd需要进行多次的action算子操作,最好能够使用cache或persist将rdd缓存至内存中,这样除第一次action会触发transformation操作,后

Spark RDD深度解析-RDD计算流程 摘要  RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心数据结构,所有数据计算操作均基于该结构进行,包括Spark sql .Spark Streaming.理解RDD有助于了解分布式计算引擎的基本架构,更好地使用Spark进行批处理与流计算.本文以Spark2.0源代码为主,对RDD的生成.计算流程.加载顺序等作深入的解析. RDD印象 直观上,RDD可理解为下图所示结构,即RDD包含多个Partition(分

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc

好记性不如烂笔头,分享一下 Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式. Pair RDD及键值对RDD,Spark里创建Pair RDD也是可以通过两种途径,一种是从内存里读取,一种是从文件读取. 首先是从文

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5

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

在Spark的Rdd中,Rdd是分区的. 有时候需要重新设置Rdd的分区数量,比如Rdd的分区中,Rdd分区比较多,但是每个Rdd的数据量比较小,需要设置一个比较合理的分区.或者需要把Rdd的分区数量调大.还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量. 有两种方法是可以重设Rdd的分区:分别是 coalesce()方法和repartition(). 这两个方法有什么区别,看看源码就知道了: def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Bool

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

aggregateByKey 这个RDD有点繁琐,整理一下使用示例,供参考 直接上代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by Edward on 2016/10/27. */ object AggregateByKey { def main(args: Array[String]) { val sparkConf: SparkConf =

1.  基于数据集的处理: 从物理存储上加载数据,然后操作数据,然后写入数据到物理设备; 基于数据集的操作不适应的场景: 不适合于大量的迭代: 不适合交互式查询:每次查询都需要对磁盘进行交互. 基于数据流的方式不能够复用曾经的结果或者中间的结果; 2. RDD弹性数据集 特点: A)自动的进行内存和磁盘数据的存储切换: B) 基于lineage的高效容错: C) Task如果失败会自动进行重试 D) Stage如果失败会自动进行重试,而且只会计算失败的分片; E) Checkpoint和pers

org.apache.spark.rddRDDabstract class RDD[T] extends Serializable with Logging A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. Thi

以上是对应的RDD的各中操作,相对于MaoReduce只有map.reduce两种操作,Spark针对RDD的操作则比较多 *********************************************** map(func) 返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过func函数转换后组成 ***********************************************filter(func)返回一个新的数据集,由经过func函数后返回值为true的原元素组成 ***