Spark通过在操作中将其持久保存在内存中，提供了一种处理数据集的便捷方式。在持久化RDD的同时，每个节点都存储它在内存中计算的任何分区。也可以在该数据集的其他任务中重用它们。 我们可以使用persist()或cache…

Apache Spark是一个开源集群计算框架。其主要目的是处理实时生成的数据。 Spark建立在Hadoop MapReduce的顶部。它被优化为在内存中运行，而Hadoop的MapReduce等替代方法将数据写入计算…

RDD提供两种类型的操作： 转换 行动 转换 在Spark中，转换的作用是从现有数据集创建新数据集。转换是惰性的，因为它们仅在动作需要将结果返回到驱动程序时才计算。 下面来看看一些常用的RDD转换。 map(func) …