在内部,每个时间区间收到的数据都作为 RDD 存在,每个DStream对应多个RDD,这些RDD是按照时间维度进行划分的, DStream 是 RDD 在实时数据处理场景下的一种封装。 关系:相当于一整条数据流DStream被切分成了多个RDD,每个DStream对应多个RDD;一个RDD对应多个partition 形象理解:DStream 是对 RDD 的封装、是由 R...
函数说明:对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD intersection 函数说明:对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD subtract 函数说明:以一个 RDD 元素为主,去除两个 RDD 中重复元素,将其他元素保留下来。求差集 zip 函数说明:将两个 RDD 中的元素,以键值对的形式进行合并。其中,键值对中的...
概念:RDD(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 出现原因:没有RDD/DataSet之前,做WordCount(大数据计算)可以使用Java/Scala中的List,但是只支持单机版,不支持分布式。如果要做分布式的计算,需要做很多额外工作,线程/进程通信,...
RDD(Resilient Distributed Dataset, 弹性分布式数据集)是Spark中相当重要的一个核心抽象概念,要学习 Spark 就必须对 RDD 有一个清晰的认识。 RDD 是 Spark 中对所有数据处理的一种最基本的抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
一、RDD概述 1、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。 在代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 2、RDD 的五大属性 1)A list of partitions:分区列表 记录RDD的分区,用户可以在创建 RDD 时指定 RDD 的...
RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 2.RDD的属性 - 1) A list of partitions 一个分区列表,一个rdd有多个分区,后期spark任务计算是以分区为单位,一个分区就对应上一个task线程。 通过val...
Resilient:RDD中的数据可以存储在内存中或者磁盘中。 所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。 可以认为RDD是分布式的列表List或数组Array,抽象的数据结构,RDD是一个抽象类Abstract Class和泛型Generic Type: 4 RDD的5大特性 RDD 数据结构内部有五个特性(摘录RDD 源码): ...
Rosai–Dorfman病(RDD)是一种罕见的非恶性组织细胞增多症,具有独特的临床病理特征。有研究者应用聚合酶链反应的方法对此病进行克隆分析,结果提示RDD并非肿瘤性疾病,而更倾向于炎性疾病。组织细胞增生症是一系列起源于单核细胞、巨噬细胞和树突细胞...
一、RDD的组成 在WordCount示例中，每一步都是生成一个新的RDD用于保存这一步的结果。创建RDD也可以...