RDD 是一个数据集的抽象表示,不仅表示了数据集,还表示了这个数据集从哪来、如何计算,主要属性包括五个方面(必须牢记,通过编码加深理解,面试常问)。 示例,上图包含两个分区 1)A list of partitions RDD由很多partition构成,在spark中,计算式,有多少partition就对应有多少个task来执行 ...
如下图所示,依赖包括两种,一种是窄依赖,RDDs之间分区是一一对应的,另一种是宽依赖,下游RDD的每个分区与上游RDD(也称之为父RDD)的每个分区都有关,是多对多的关系。 1.3.4 缓存 如果在应用程序中多次使用同一个RDD,可以将该RDD缓存起来,该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据,在后续其他地方...
1.map(func):将rdd的数据一条一条的处理,返回新的rdd,和stream流的一样 2.flatmap:对rdd先执行map操作,再进行解除嵌套操作 3.reduceByKey:针对KV型RDD,自动按照key分组,根据提供的聚合逻辑完成聚合操作 4.mapValues:针对KV型RDD,对其中的value进行map操作 5.groupBy:通过这个算子指定你选择谁进行分组 lambda t...
$ ./spark/bin/pyspark 使用textFile创建RDD: >>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in", 2) 查看RDD分区与数据: >>> txt.glom().collect() [[u'apple', u'bag bag'], [u'cat cat cat']] 2. transformation flatMap 处理RDD的每一行,一对多映射。 代码示例: >>> txt.flatMap(lambda line:...
我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种,一种是转化操作(transformation),另一种是行动操作(action)。在转化操作当中,spark不会为我们计算结果,而是会生成一个新的RDD节点,记录下这个操作。只有在行动操作执行的时候,spark才会从头开始计算整个计算。
RDD:Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的,抽象的,可并行计算的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用,有很强的的伸缩性 2.RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位。对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,...
分区列表 Spark RDD 是被分区的,每一个分区都会被一个计算任务 (Task) 处理,分区数决定了并行计算的数量,RDD 的并行度默认从父 RDD 传给子 RDD。 默认情况下,一个HDFS上的数据分片就是一个 partiton,RDD 分片数决定了并行计算的力度,可以在创建 RDD 时指定 RDD 分片个数,如果不指定分区数量,当 RDD 从集合...
Spark的RDD的计算函数是以分片为基本单位的，每个RDD都会实现 compute函数，对具体的分片进行计算。3.依赖...
通过转化操作,从已有的RDD中派生出新的RDD,spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。spark需要用这些信息来按需计算每个RDD,也可以依靠谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时恢复所丢失的数据。 Scala: 代码语言:javascript 复制 val inputRDD=sc.textFile("log.txt")val errorRDD=inputRDD.filter(line=>li...
Spark采用惰性计算模式,RDD只有第一次在一个行动操作中得到时,才会真正计算,spark可以优化整个计算过程,默认情况下,spark的RDD会在每次他们进行行动操作是重新计算。 如果需要多个行动中重用一个RDD,可以使用RDD.persist()让Spark把这个RDD缓存下来。 image.png ...