Spark计算模型RDD（5）——DAG的生成和Spark的任务调度
DAGDAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG，根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage(调度阶段)。对于窄依赖，partition的转换处理在一个Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，...
关于RDD分区（一）
RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成很多个分区，分别保存在不同的节点上，作用有二：增加并行度和减少通信开销（连接操作），例如下图：RDD分区原则：RDD分区的一个原则是使得分区的个数尽量等于集群中的CPU核心（core）数目对于不同的Spark部署模式而言（本地模式、Standalon...
Spark 把RDD数据保存到hdfs单个文件中，而不是目录
相比于Hadoop，Spark在数据的处理方面更加灵活方便。然而在最近的使用中遇到了一点小麻烦：Spark保存文件的的函数（如saveAsTextFile）在保存数...
Spark RDD 操作实战之文件读取
/1、本地文件读取val local_file_1 = sc.textFile("/home/hadoop/sp.txt")val local_file_2 = s...
Spark RDD编程-大数据课设
目录一、实验目的二、实验平台三、实验内容、要求1．pyspark交互式编程2.编写独立应用程序实现数据去重3.编写独立应用程序实现求平均值问题四、实验过程（一）pyspark交互式编程（二）编写独立应用程序实现数据去重（三）编写独立应用程序实现求平均值问题一、实验目的1、熟悉Spark的RDD基本操...
Spark大数据分析与实战笔记（第三章 Spark RDD 弹性分布式数据集-05）
文章目录 每日一句正能量第3章 Spark RDD弹性分布式数据集章节概要3.7 Spark的任务调度3.7.1 DAG的概念3.7.2 RDD在Spark中的运行流程总结 每日一句正能量 成功的速度一定要超过父母老去的速度，努力吧。做事不必与俗同，亦不与俗异；做事不必令人喜，亦不令人...
spark实验(四)--RDD编程(1)
一、实验目的 （1）熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作； （2）熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法。 二、实验平台 操作系统：centos6.4 Spark 版本：1.5.0 三、实验内容实验一：1．spark-shell 交互式编程 请到本教程官网的“...
Spark RDD基本概念、宽窄依赖、转换行为操作
目录 RDD概述RDD的内部代码 案例 小总结 转换、行动算子 ...
Spark RDD Operations（2）
处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型。1）输入分区与输出分区一对一型。2）输入分区与输出分区多对一型。3）输入分区与输出分区多对多型。4）输出分区为输入分区子集型。5）还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型：...
RDD的转换操作---RDD转换过程
1) union(otherRDD)RDD-->UnionRDD2) groupByKey(numPartitions)RDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDDgroupByKey() 只需要将 Key 相同的 records 聚合在一起，一个简单的...
Spark RDD持久化、广播变量和累加器
Spark RDD持久化RDD持久化工作原理Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RD...
15.RDD 创建内幕解析
第15课：RDD创建内幕RDD的创建方式Spark应用程序运行过程中，第一个RDD代表了Spark应用程序输入数据的来源，之后通过Trasformation来对RDD进行各种算子的转换，来实现具体的算法Spark中的基本方式：1) 使用程序中的集合创建这种方式的实际意义主要用于测试。2)...
Spark RDD/Core 编程 API入门系列 之rdd实战（rdd基本操作实战及transformation和action流程图）（源码）（三）
本博文的主要内容是：1、rdd基本操作实战2、transformation和action流程图3、典型的transformation和actionRDD有3种操作：1、 Trandformation 对数据状态的转换，即所谓算子的转换2、 Action 触发作业，即所谓得结果的3...
Spark 论文篇-RDD：一种为内存化集群计算设计的容错抽象（中英双语）
论文内容：待整理参考文献：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagat...
Spark 键值对RDD操作
键值对的RDD操作与基本RDD操作一样，只是操作的元素由基本类型改为二元组。概述键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD，它是很多程序的构成要素，因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口。创建Spark中有许多中创建键值对RDD的方式，其中包括文件读取时直接返回键值对RDD...
Spark学习之路 （三）Spark之RDD[转]
RDD的概述什么是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...
Spark学习之路（四）—— RDD常用算子详解
一、Transformationspark常用的Transformation算子如下表：Transformation算子Meaning（含义）map(func)对原RDD中每个元素运用 func 函数，并生成新的RDDfilter(func)对原RDD中每个元素使用func 函数进行过滤，并生成新的...
spark学习（六）Java版RDD基本的基本操作
1.map算子private static void map() { //创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("map") .setM...
Spark学习笔记3——RDD（下）
Spark学习笔记3——RDD（下）笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的《Spark快速大数据分析》目录Spark学习笔记3——RDD（下）向Spark传递函数通过匿名内部类通过具名类传递通过带参数的 Java 函数类传递例程测试文本 test.txt测试结果通过 lambda 表达...
大数据学习day19-----spark02-------0 零碎知识点（分区，分区和分区器的区别） 1. RDD的使用（RDD的概念，特点，创建rdd的方式以及常见rdd的算子） 2.Spark中的一些重要概念
0. 零碎概念（1）这个有点疑惑，有可能是错误的。（2）此处就算地址写错了也不会报错，因为此操作只是读取数据的操作（元数据），表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作（3）分区（有时间看HaDoopRDD这个方法的源码，用来计算分区数量的）物理切片：实际将数据切分开，即以前的将数据分块（每个数...