MappedRDD

spark中的转换算子1

源码中map算子相当于初始化一个RDD，新RDD叫做MappedRDD(this,sc.clean(f))。
余生若初·2020-09-15 22:53

Spark学习（四） -- Spark作业提交

).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)步骤一：valrawFile=sc.textFile("README.rd")texyFile先生成HadoopRDD-->MappedRDD
weixin_30702413·2020-08-22 19:35

《深入理解Spark-核心思想与源码分析》（六）第六章计算引擎

6.1迭代计算MappedRDD的iterator方法6.2什么是shuffleshuffle是所有MapReduce计算框架所必须经过的阶段，shuffle
weixin_30907935·2020-08-04 04:48

翻译：Hadoop权威指南之Spark-4

本文原始地址Persistence回到本章开头的例子，我们可以把“年度-气温”的中间数据集缓存在内存中：scala>tuples.cache()res1:tuples.type=MappedRDD[4]
qinm08·2020-02-26 11:04

Spark学习笔记(5)Shuffle源码分析

MappedRDD的iterator方法实际调用父类RDD的iterator方法/***RDD的
灯火gg·2019-12-14 06:48

Spark Scala 范例

//linesisaorg.apache.spark.rdd.MappedRDD valerrors=lines.filter(_.startsWith("ERROR"))//errorsisaorg.apache.spark.rdd.FilterRDD
power0405hf·2015-12-01 19:00

Spark API编程动手实战-05-spark文件操作和debug

参数的方式来启动spark-shell：启动成功了在命令行中我们指定了spark-shell运行暂用的每个机器上的executor的内存为1g大小，启动成功后参看web页面：从hdfs上读取文件：在命令行中返回的MappedRDD
stark_summer·2015-02-02 20:00

Spark API编程动手实战-05-spark文件操作和debug

spark-shell：启动成功了 在命令行中我们指定了spark-shell运行暂用的每个机器上的executor的内存为1g大小，启动成功后参看web页面： 从hdfs上读取文件： 在命令行中返回的MappedRDD
Stark_Summer·2015-02-02 20:00

Spark API编程动手实战-05-spark文件操作和debug

spark-shell：启动成功了 在命令行中我们指定了spark-shell运行暂用的每个机器上的executor的内存为1g大小，启动成功后参看web页面： 从hdfs上读取文件： 在命令行中返回的MappedRDD
Stark_Summer·2015-02-02 20:00

Spark API编程动手实战-05-spark文件操作和debug

参数的方式来启动spark-shell：启动成功了在命令行中我们指定了spark-shell运行暂用的每个机器上的executor的内存为1g大小，启动成功后参看web页面：从hdfs上读取文件：在命令行中返回的MappedRDD
stark_summer·2015-01-27 15:00
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