RDD是ResilientDistributedDatasets的缩写,Spark是RDD的一个实现() 查看答案
//1. 创建连接valconf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test hello world")valsc=newSparkContext(conf)//2. 业务操作valdata=sc.textFile("datas/wc")valdata=sc.textFile(path)vallinesRdd=data.flatMap(line=>line.split(" "))valmapRdd=linesRdd.map((_,1))valresults=mapRd...
和Spark 基于 RDD 的概念很相似,Spark Streaming 使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫作 DStream。DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为 RDD 存在,而 DStream 是由这些 RDD 所组成的序列(因此得名“离散化”)。所以简单来将,DStream 就是对 RDD 在实时...
可以说Spark最初也就是实现RDD的一个分布式系统,后面通过不断发展壮大成为现在较为完善的大数据生态系统,简单来讲,Spark-RDD的关系类似于Hadoop-MapReduce关系。 总结: 存储的弹性:内存与磁盘的 自动切换容错的弹性:数据丢失可以 自动恢复计算的弹性:计算出错重试机制 分片的弹性:根据需要重新分片 创建RDD的两种方式 1...
Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理,可以合理规划资源利用,做到尽可能用最少的资源高效...
RDD的Transformation操作、Action操作(常用执行操作、存储执行操作)、缓存操作、checkpoint操作,具体用法及意义可以详见官方文档。 RDD缓存 Spark持久化指的是在不同Transformation过程中,将数据集缓存在内存中,实现快速重用、故障快速恢复。 主动持久化 程序主动通过persist()或cache()方法操作标记需被持久化的RDD,事实上cac...
【Spark教程】核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark任务调度则为Spark核心实现的重要一环。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理,我们可以合理规划资源利用,做到尽可能...
RDD通过提供MapReduce的一个超集。能够高效地运行MapReduce程序,相同也能够指向比方DryadLINQ这样常见的机遇DAG数据流的应用。 流式数据处理 Spark与定制化系统最大的差别是Spark也使用RDD实现了流式处理。 流式数据处理已经在数据库和系统领域进行了非常长时间研究。可是实现大规模流式数据处理仍然是一项挑战。
Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩,并为运行在其...