1.弹性分布式数据集RDD 1.1.RDD概述 1.1.1.什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,...
Resilient Distributed Dataset:A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing liliang 弹性分布式数据集:带容错的抽象的应用于内存的集群计算 作者:Tathagata Das 概要说明: We present Resilient Distributed Datasets (RDDs), a distributed memory abstraction that allows programmers to perform in-memo...
RDD概念 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,代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合 Resilient 弹性 代表集合当中的数据有容灾恢复功能,因为 多个rdd存在依赖关系 当我一个rdd 挂掉之后 我通过我的父rdd 就是直接前驱 根据 rdd的算子(逻辑)能够恢复 dis...
scala>val dataSet=sc.textFile("/spark/input")//SparkContext调用textFile函数将返回一个org.apache.spark.rdd.RDD[String]类型的对象(RDD在Spark的架构源码中被Scala定义为一个接口(trait)类型;方括号中的String表示RDD集合中的元素类型为字符串类型);此RDD的具体实现是MapPartitionRDD(即:字典分区RDD);textFile...
RDD,学名可伸缩的分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)。是一种对数据集形态的抽象,基于此抽象,使用者可以在集群中执行一系列计算,而不用将中间结果落盘。而这正是之前 MR 抽象的一个重要痛点,每一个步骤都需要落盘,使得不必要的开销很高。 木鸟杂记 ...
RDD(Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集)本质上是一种只读、分区的记录集合,是一个高效、通用、容错的抽象。 通用:可以表达广泛的编程模型、高级算法和并行应用 容错:提供基于粗粒度转换的 API,可使用 lineage 高效恢复数据,不需要数据备份 高效:在实现 RDD 的 Spark 计算框架上,处理迭代式应用比 Hadoop...
resilient distributed dataset : 中文翻译 弹性的分布式数据集
另外, 用户可以拿到被 Partitioner 分区后的分区数以及根据 Partitioner 对另一个 dataset 进行分区. 像 groupByKey、reduceByKey 以及 sort 等操作都是经过了hash 或者 rang 分区后的 RDD. 3.2 举例应用 我们用两个迭代式的应用:线性回归和 PageRank 来补充 2.2.1 提到的数据挖掘的例子. 稍后也会展示下如何控制...
下列关于spark中的RDD描述正确的有 ( ) A. 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 B. Resilient:表示弹性的,弹性表示 C. Destributed:分布式,可以并行在集群计算 D. Dataset:就是一个集合,用于存放数据的 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏 ...
Resilient Distributed Datasets are the core data structure in Spark. After reading this guide, you know how RDDs function and how they help optimize Spark's memory usage. Next, checkhow to create a Spark DataFramein various ways, including from a Resilient Distributed Dataset....