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, 每个任务计算的数据比较小时,计算速度有可能会变慢,因为处理的数据量小。但…
标签:rdd
Scala - DataFrame
基本概念 What’s DataFrame A DataFrame is equivalent to a relational table in Spark SQL [1]。 DataFrame的前身是Sch…
Spark之RDD算子-转换算子
RDD-Transformation 转换(Transformation)算子就是对RDD进行操作的接口函数,其作用是将一个或多个RDD变换成新的RDD。 使用Spark进行数据计算,在利用创建算子生成RDD后,数据处理…
Spark核心理念-弹性分布式数据集 简介
Resilient Distribute DataSet RDD是Spark最核心的理念, 要掌握Spark, 首先要把RDD这个概念搞明白. 下面我将尝试去解释一下RDD的概念. 如果你使用过Scala的集合类库, 那…
Spark笔记3. RDD和DAGScheduler
RDD 基本概念 Job: 每个 action 都会触发 sparkcontext 提交一个 Job, 比如 count, collect, reduce 这些函数。 Stage: 一个 Job 提交后会 build 出…
【Spark Java API】Transformation(5)—cartesian、distinct
cartesian 官方文档描述: Return the Cartesian product of this RDD and another one, that is, the RDD of all pairs of e…
【Spark】Spark容错机制
引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消…
Spark 之RDD
为什么要设计RDD 网上资料很多,这里我给罗列出来,许多的迭代算法和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同点是:在不同的运行阶段或者说是计算阶段,都会重用中间…
Spark RDD运行原理详解
弹性分布式数据集RDD表示一个分区数据元素的集合,可以在其上进行并行操作。它是Spark的主要数据抽象概念。它是Spark库中定义的一个抽象类。 1.设计背景 许多迭代式算法(比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘工具…
Spark Sql 之 cacheTable
1. 前言 spark sql中使用DataFrame/DataSet来抽象表示结构化数据(关系数据库中的table),DataSet上支持和RDD类似的操作,和RDD上的操作生成新的RDD一样,DataSet上的操作生…
19 Spark Streaming中空RDD的处理
在Spark Streaming中,job不断的产生,有时候会产生一些空RDD,而基于这些空RDD生成的job大多数情况下是没必要提交到集群执行的。执行没有结果的job,就是浪费计算资源,数据库连接资源,产生空文件等。 …
Spark RDD键值对操作
1.Pair RDD的转化操作 以键值对集合{(1,2),(3,4),(3,6)}为例 1.reduceByKey(func) 合并具有相同键的值 rdd.reduceByKey((x,y) => x+y) 结果:…