题目Spark对RDD的操作主要分为行动(Action)和转换(Transformation)两种类型,两种类型操作的区别是什么 相关知识点: 试题来源: 解析 答:行动(Action):在数据集上进行运算,返回计算值。 转换(Transformation):基于现有的数据集创建一个新的数据集。反馈 收藏
百度试题 题目中国大学MOOC: Spark对RDD提供了两种类型的操作:transformation和action,以下属于action类型的操作是: 相关知识点: 试题来源: 解析 count 反馈 收藏
问答题Spark对RDD的操作主要分为行动(Action)和转换(Transformation)两种类型,两种类型操作的区别是什么? 参考答案:行动(Action):在数据集上进行运算,返回计算值。 转换(Transformation):基于现有的数据集... 点击查看完整答案 您可能感兴趣的试卷 你可能感兴趣的试题 ...
3). RDD Python中的RDD对Spark中的RDD进行了一次封装,每一个RDD都对应了一个反序列化的函数。这是因为,尽管在Spark中RDD的元素可以具有任意类型,提供给JavaSparkContext中生成的RDD的只具有Array[Byte]类型,也就是说JavaSparkContext的函数返回值是JavaRDD[Array[Byte]],这样,Python程序需要把对象先序列化成byte数...
RDD的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种：数据检查点和记录更新，RDD采用记录更新的方式：记录所有更新点的成本很高。所以，RDD只支持粗颗粒变换，即只记录单个块（分区）上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列（血统 lineage）存储下来；变换序列指，每个RDD都包含了它是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建...
map是transformation的一种,map方法直接返回了一个MapPartitionsRDD,这个MapPartitionsRDD包装了原来的RDD(通过构造函数传入),其他transformation也都是这个套路; count是action的一种,这里直接提交job,提交job之后等待结果返回driver,没有多余的逻辑,其他的action也都是这个套路; ...
Spark SQL支持两种方式将现有RDD转换为DataFrame。 第一种方法使用反射来推断RDD的schema并创建DataSet然后将其转化为DataFrame。这种基于反射方法十分简便,但是前提是在您编写Spark应用程序时就已经知道RDD的schema类型。 第二种方法是通过编程接口,使用您构建的StructType,然后将其应用于现有RDD。虽然此方法很麻烦,但它允许...
RDD 的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种: 1. 数据检查点 2. 记录更新。 RDD 采用记录更新的方式:记录所有更新点的成本很高。所以,RDD只支持粗颗粒变换,即只记录单个块(分区)上执行的单个操作,然后创建某个 RDD 的变换序列(血统 lineage)存储下来;变换序列指,每个 RDD 都包含了它是如何由其他 RDD 变换过...
Storage Level是 RDD 持久化的存储级别,RDD 持久化可以调用两种方法:cache 和 persist:persist 方法可以自由的设置存储级别,默认是持久化到内存;cache 方法是将 RDD 持久化到内存,cache 的内部实际上是调用了persist 方法,由于没有开放存储级别的参数设置,所以是直接持久化到内存。