RDD(抽象数据集的统称Spark是对RDD的其中一种实现):Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集 1.分布在集群中的只读对象集合(由多个Partition构成) 2.可以存储在磁盘或内存中(多种存储级别) 3.通过并行“转换”操作构造 4.失效后自动重构 RDD基本操作(operator) 1.Transformation(转换) ——可通过scala集合或...
RDD是ResilientDistributedDatasets的缩写,Spark是RDD的一个实现() 查看答案
Spark并没有把transformation这个概念抽象成一个基类,在我们写rdd.filter(func1).map(func2)这样的语句的时候,得到的最终结果是一个RDD,而scheduler使用的也只是这个RDD,因此,func1和func2这样的转换操作,作为一种元信息,肯定被RDD记录,作为RDD的属性。具体的讲,转换操作的信息会被记录在RDD的第二个属性“一个用于...
当集群中的一台机器挂掉而导致存储在其上的RDD丢失后,Spark还可以重新计算出这部分的分区的数据,但用户感觉不到这部分的内容丢失过,RDD数据集就像块带有弹性的海绵一样,不管怎样挤压(分区遭到破坏)都是完整的。 具体实现的话是通过checkpoint和persist的数据持久化缓存机制,可以在分区故障之后通过上游血缘重新计算,...
Job:一个RDD Graph触发的作业,往往由Spark Action算子触发,在SparkContext中通过runJob()向Spark提交Job。 Stage:每个Job会根据RDD的宽依赖关系被切分成很多Stage,每个Stage中包含一组相同的Task,这一组Task也叫TaskSet。 Task:一个分区对应一个Task,Task执行RDD中对应Stage中所包含的算子。Task被封装好后放入Executor...
在Hive 这一侧,总共有五个组件: UI:用户界面。可看作我们提交SQL语句的命令行界面。 DRIVER:驱动程序。接收查询的组件。该组件实现了会话句柄的概念。 COMPILER:编译器。负责将 SQL 转化为平台可执行的执行计划。对不同的查询块和查询表达式进行语义分析,并最终借助表和从 metastore 查找的分区元数据来生成执行计划...
(3)Spark Streaming:对实时数据流进行处理和控制。Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据 (4)MLlib:一个常用机器学习算法库,算法被实现为对RDD的Spark操作。这个库包含可扩展的学习算法,比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。
lambda函数是Python中一种单行的函数,以一个语句来实现一个函数的功能。lambda后面紧跟的那个引号之前的变量为输入参数,引号后面的内容为输出结果,如: 代码语言:javascript 复制 lambda x, y : x + y 就是返回x和y之和的一个lambda函数。要注意的是得到的RDD虽然是只包含字符串”Spark”的那些行,但还是分布式...
实现代码: 1.导入库 importsqlContext.implicits._importorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS,MatrixFactorizationModel,Rating} 2.定义类及转化rdd格式方法 case classMovie(movieId:Int,title:String,genres:Seq[String])case classUser(userId:Int,gender:String,age:Int...