RDD是一个只读的,分片的记录集合。RDD只能通过(1)静态存储中的数据(2)其他RDD来创建。创建RDD的操作被称为Transformation,例如map,filter。 org.apache.spark.rdd/RDD.Scala中描述, RDD有以下特性: 一个partition列表,是数据集的一部分。 一个其他RDD的依赖列表 一个函数,用来计算partition的分片。 partitioner,返回...
RDD是Spark中最基本的抽象概念,代表了一个不可变的分布式对象集合。RDD允许用户在集群上进行并行操作,从而实现高效的数据处理。RDD具有容错性,能够在节点故障时重新计算丢失的分区,确保数据的可靠性。 优点: 高度灵活,支持自定义操作。 容错性高,能够自动恢复数据。 缺点: 编程模型较为底层,需要手动进行数据的转换和行...
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了高效的数据处理和分析能力。RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark中的一个核心概念,它是一种可分布...
RDD(弹性分布式数据集)是 Apache Spark 的一个基本概念和构建块。它是一个不可变、分布式的数据集合,能够进行并行操作。RDD 的主要特点包括: 不可变性:一旦创建,RDD 的数据就不能被修改。这有助于简化分布式计算的复杂性,因为数据不会在计算过程中发生变化。 分布式特性:RDD 数据被分割成多个分区,这些分区分布在...
RDD的持久化由Spark的Storage模块负责,实现了RDD与物理存储的解耦合。Storage模块负责管理Spark在计算过程中产生的数据,将那些在内存或磁盘、在本地或远程存取数据的功能封装了起来。在具体实现时Driver端和Executor端的Storage模块构成了主从式的架构,即Driver端的BlockManager为Master,Executor端的BlockManager为Slave。Storage...
RDD是过去的Spark中最主要的面向用户的API。RDD是数据元素的不可变的分布式集合,在集群中的节点上进行分区,它提供了低级的API,其中包括转换操作和行动操作,这些都是可以并行的。 什么时候使用RDD? 1.你希望在数据集上进行低等级的转换和行动操作 2.你的数据是非结构化的,例如媒体流或文件流 ...
从一开始RDD就是Spark提供的面向用户的主要API。从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理。 在什么情况下使用RDD? 下面是使用RDD的场景和常见案例: 你希望可以对你的数据集进行最基本的转换、处理和控制; ...
Apache Spark 2.0统一API的主要动机是:追求简化Spark。通过减少用户学习的概念和提供结构化的数据进行处理。除了结构化,Spark也提供higher-level抽象和API作为特定领域语言(DSL)。 弹性数据集(RDD) RDD是Spark建立之初的核心API。RDD是不可变分布式弹性数据集,在Spark集群中可跨节点分区,并提供分布式low-level API来操作...
最后,RDD具有计算功能,它可以将存储在RDD中的数据生成一个Iterator[T]。 简单而优雅!然而,这个原始的模型存在几个问题。首先,计算函数(或计算)对Spark是不透明的。也就是说,Spark不知道你在计算函数中在做什么。无论是执行connect、filter、select还是aggregate,Spark都只将其视为lambda表达式。另一个问题是Iterator...
RDD（Resilient Distributed Datasets）是Apache Spark中用于分布式计算的核心抽象。它的设计旨在提供高效、容错的内存计算能力，适用于大规模集群环境。RDD提供了一种只读、分片记录集合，只能通过静态存储数据或其它RDD创建，支持迭代算法和交互式数据挖掘的高效执行。与MapReduce框架相比，RDD更加注重数据的复用和...