spark-RDD

大数据学习笔记之Spark-RDD编程

RDD编程Spark中的核心数据操作：创建RDD转换已有的RDD调用RDD操作进行求值Note:RDD是Spark数据操作的核心，它的主要特点是操作链，惰性求值。RDD创建创建RDD主要有两种方法：读取外部数据集JavaRDDlines=sc.textFile("yourfilepath")在驱动程序中对一个集合进行并行化JavaRDDlines=sc.parralelize(Arrays.asL
断桥bian·2019-02-11 15:54

Spark-RDD编程之常见执行操作

执行操作（action）是向应用程序返回值或向存储系统导出数据的操作，常见的有first，count，collect，take等。scala>valrdd=sc.makeRDD(1to10)#返回RDD中的第一个元素scala>rdd.first#统计RDD中元素的个数scala>rdd.count#对RDD中元素累加求和scala>rdd.reduce(_+_)#对RDD中所有元素求积scala
绣花针·2018-04-02 10:49

Spark-RDD原始论文阅读及摘抄

转载请注明:[过把火]https://www.jianshu.com/p/29d17aa23116序一直都没有很系统地阅读过RDD的原始论文，最近翻出来研读一遍，并作此记录。《ResilientDistributedDatasets:AFault-TolerantAbstractionforIn-MemoryClusterComputing》总阅读完之后，唯一的感觉就是---RDD（弹性分布式数据
0过把火0·2018-01-29 23:21

Spark-RDD API

EnglishTheRDDAPIByExampleaggregateTheaggregatefunctionallowstheusertoapplytwodifferentreducefunctionstotheRDD.Thefirstreducefunctionisappliedwithineachpartitiontoreducethedatawithineachpartitionintoas
youdianjinjin·2016-05-10 16:00

Spark-rdd的持久化

Spark最重要的一个功能是它可以通过各种操作（operations）持久化（或者缓存）一个集合到内存中。当你持久化一个RDD的时候，每一个节点都将参与计算的所有分区数据存储到内存中，并且这些数据可以被这个集合（以及这个集合衍生的其他集合）的动作（action）重复利用。这个能力使后续的动作速度更快（通常快10倍以上）。对应迭代算法和快速的交互使用来说，缓存是一个关键的工具。你能通过persist
youdianjinjin·2016-04-21 22:00

Spark-RDD分区

RDD分区在分布式程序中，通信的代价是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。所以对RDD进行分区的目的就是减少网络传输的代价以提高系统的性能。RDD的特性在讲RDD分区之前，先说一下RDD的特性。RDD，全称为ResilientDistributedDatasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RD
LuciferTM·2016-04-08 09:23
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