深入理解spark－rdd詳解
1.我們在使用spark計算的時候，操作數據集的感覺很方便是因為spark幫我們封裝了一個rdd（彈性分布式數據集Resilient Distributed Dataset）；
那麽rdd數據本身是如何存儲的呢，又是如何調度讀取的？
spark大部分時候都是在集群上上運行的，那麽數據本身一定是也是分布式存儲的，數據是由每個Excutor的去管理多個block的，而元數據本身是由driver的blockManageMaster來管理，當每個excutor創建的時候也會創建相對應的數據集管理服務blockManagerSlave，當使用某一些block時候，slave端會創建block並向master端去註冊block，同理刪除某些block時候，master向slave端發出申請，再有slave來刪除對應的block數據。由此可見，實際上物理數據都excutor上，數據的關系管理由driver端來管理。
rdd架構圖如下：
未完待續。。。。。
深入理解spark－rdd詳解
相關推薦
深入理解spark－rdd詳解
彈性 gem exc .com drive image 都是 spa ima 1.我們在使用spark計算的時候，操作數據集的感覺很方便是因為spark幫我們封裝了一個rdd（彈性分布式數據集Resilient Distributed Dataset）； 那麽rdd
spark的rdd詳解1
操作 spa img cal 選擇 分享圖片 分區 並行 方式 1，rdd的轉換和行動操作 2，創建rdd的2種方式 1，通過hdfs支持的文件系統，沒有真正把數據放rdd，只記錄了一下元數據 2，通過scala的集合或者數組並行化的創建rdd 3，
深入理解spark－taskScheduler，schedulerBackend源碼分析
cluster create for available 常用 scala ini div row 上次分析了dagshceduler是如何將任務拆分成job，stage，task的，但是拆分後的僅僅是一個邏輯結果，保存為一個resultstage對象，並沒執行；
深入理解spark－兩種調度模式FIFO，FAIR模式
用戶 com 比較 back null ssl max turn initial 前面我們應知道了一個任務提交會由DAG拆分為job，stage，task，最後提交給TaskScheduler，在提交taskscheduler中會根據master初始化tasks
深入理解Android之Xposed詳解
一、背景Xposed，大名鼎鼎得Xposed，是Android平臺上最負盛名的一個框架。在這個框架下，我們可以載入很多外掛App，這些外掛App可以直接或間接操縱系統層面的東西，比如操縱一些本來只對系統廠商才open的功能（實際上是因為Android系統很多API是不公開的，
C++深入理解單例模式詳解
作者：知乎使用者連結：https://www.zhihu.com/question/27704562/answer/37760739來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯絡作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。不使用編譯器擴充套件,不用C++11,不加鎖,也不使用原子操作的話
【深入理解CSS】BFC詳解
什麼是BFC？ 塊級格式化上下文（Block formatting context）是CSS對於一個頁面進行視覺化渲染時產生的區域，在這個區域中會產生被渲染的盒子模型、以及相互影響的浮動元素。 簡單來說，就是BFC就是一種屬性，影響著元素的定位，以及兄弟元素之間的相互影響。
《深入理解Spark》之運算元詳解
XML Code 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
《深入理解Spark》之Spark常用運算元詳解(java版+spark1.6.1)
最近公司要用Java開發Spark專案,以前用的是Scala語言,今天就把Spark常用的運算元使用java語言實現了一遍 XML Code 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Spark RDD詳解
Spark RDD 大數據 大數據開發 1、RDD是什麽RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一個只讀的，可分區的分布式數據集，這個數據集的全部或部分可以緩存在內存中，在多次計算間重用。 為什麽會產生RDD？ （1）傳統的Ma
Spark函數詳解系列之RDD基本轉換
9.png cal shuff reac 數組a water all conn data 摘要： RDD：彈性分布式數據集，是一種特殊集合 ? 支持多種來源 ? 有容錯機制 ? 可以被緩存 ? 支持並行操作，一個RDD代表一個分區裏的數據集 RDD有兩種操作算子： Tra
深入學習理解(9):java:AbstractQueuedSynchronizer詳解
導讀： 前一陣子在寫輕量級RPC框架的時候，由於系統中所需要用非同步RPC模型，由於系統所要求效能比較苛刻，所以基本所有耗時的操作都會採用非同步呼叫的方式：比如非同步讀寫DB,IO,更可能redis的操作都需要非同步（主程說了，我咋辦，做唄）。 正文 什麼是A
Spark彈性分散式資料集RDD詳解
【Spark】彈性分散式資料集RDD概述 彈性分佈資料集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)是Spark的最基本抽象，是對分散式記憶體的抽象使用，實現了以操作本地集合的方式來操作分散式資料集的抽象實現。RDD是Sp
深入學習理解 6 java CountDownLatch詳解
今天在公司學習看
《深入理解Spark》之RDD和DataFrame的相互轉換
package com.lyzx.day18 import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.s
深入理解Spark 2.1 Core （一）：RDD的原理與原始碼分析
本文連結：http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/53894611 該論文來自Berkeley實驗室，英文標題為：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Toler
Spark 入門之二：Spark RDD詳解
RDD的容錯機制實現分散式資料集容錯方法有兩種：資料檢查點和記錄更新RDD採用記錄更新的方式：記錄所有更新點的成本很高。所以，RDD只支援粗顆粒變換，即只記錄單個塊上執行的單個操作，然後建立某個RDD的變換序列（血統）儲存下來；變換序列指，每個RDD都包含了他是如何由其他RDD變換過來的以及如何重建某一塊資料
spark rdd詳解一(rdd入門)
1.rdd簡介 與許多專有的大資料處理平臺不同，Spark建立在統一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式應對不同的大資料處理場景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。這即Matei Za
spark rdd 詳解
aggregate The aggregate function allows the user to apply two different reduce functions to the RDD. The first reduce function i
《深入理解Spark》之RDD轉換DataFrame的兩種方式的比較
package com.lyzx.day19 import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.{SparkConf, Spark