通过Spark(PySpark)上的Python的交互式shell,可以对大数据进行交互式数据分析。 数据科学界大多选择Scala或Python来进行Spark程序开发。 1、理解数据抽象RDD 在Spark的编程接口中,每一个数据集都被表示为一个对象,称为RDD。RDD是一个只读的(不可变的)、分区的(分布式的)、容错的、延迟计算的、类型推断的和可缓存的...
通过Spark(PySpark)上的Python的交互式shell,可以对大数据进行交互式数据分析。 数据科学界大多选择Scala或Python来进行Spark程序开发。 1、理解数据抽象RDD 在Spark的编程接口中,每一个数据集都被表示为一个对象,称为RDD。RDD是一个只读的(不可变的)、分区的(分布式的)、容错的、延迟计算的、类型推断的和可缓存的...
其中hello.txt 启动spark-shell /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell --master spark://node1.edu360.cn:7077 练习1: //通过并行化生成rdd val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10)) //对rdd1里的每一个元素乘2然后排序 val rdd2 = rdd1.ma...
Spark 通过分析各个 RDD 的依赖关系生成了 DAG ,再通过分析各个 RDD 中的分区之间的依赖关系来决定如何划分阶段,具体划分方法是:在 DAG 中进行反向解析,遇到宽依赖就断开,遇到窄依赖就把当前的 RDD 加入到当前的阶段中;将窄依赖尽量划分在同一个阶段中,可以实现流水线计算。例如在下图中,首先根据数据的读取、转化...