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Spark Core 的RDD

阿新 • • 發佈：2019-01-03

(1)RDD的介紹

   Spark Core 的RDD
  RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分散式資料集，是Spark中最基本的資料抽象，它代表一個不可變（RDD中的資料，不能增刪改），可分割槽、元素可平行計算的集合。
  具有資料流的模型的特點，自動容錯、位置感知性排程和可伸縮性。RDD允許使用者在執行多個查詢時顯示的將工作集快取在記憶體中。後續的查詢能夠重用工作集，這極大地提升了查詢速度。
  RDD可以從 三方面理解：
    - 資料集：RDD是資料集合的抽象，是複雜物理介質上存在資料的一種邏輯檢視。從外部看RDD的確可以被看待成經過封裝，帶擴充套件特性（如容錯性）的資料集合。
    - 分散式

：RDD的資料可能儲存在多個節點的磁碟上或者記憶體中，也就是所謂的多級儲存。
    - 彈性：雖然 RDD 內部儲存的資料是隻讀的，但是，我們可以去修改（例如通 過 repartition 轉換操作）平行計算計算單元的劃分結構，也就是分割槽的數量。
  總之：RDD就是一個大集合，將所有的資料都載入到記憶體中，方便多次進行重用。它的資料可以在多個節點上，並且RDD可以儲存在記憶體中，當如果某個階段的RDD丟失，不需要重新計算，只需要提取上一次的RDD，在相應的計算即可。

(2)RDD的屬性

  Spark Core 的RDD

 1）A list of partitions(一組分片，資料集的基本單位)

  一個分割槽通常與一個任務向關聯，分割槽的個數決定了並行的粒度。分割槽的個數可以在建立RDD的時候指定，如果不指定，那麼預設的由節點的cores個數決定。最終每一個分割槽會被對映成為BlockManager 中的一個Block,而這個Block會被下一個task使用進行計算。

 2）A function for computing each split（運算元）

  每一個RDD都會實現compute，用於分割槽進行計算

 3）A list of dependencies on other RDDs(RDD之間的依賴)

  RDD 的每次轉換都會生成一個新的 RDD，所以 RDD 之間就會形成類似於流水線一樣的前後依賴關係。在部分分割槽資料丟失時，Spark 可以通過這個依賴關係重新計算丟失的分割槽資料， 而不是對 RDD 的所有分割槽進行重新計算。
寬依賴和窄依賴：
Spark Core 的RDD
窄依賴（完全依賴）：一個父分割槽唯一對應一個子分割槽，例：map操作
寬依賴（部分依賴）：一個父分割槽對應多個子分割槽，如：reduce、group操作
區分寬依賴和窄依賴：當前這個運算元的執行過程中是否有shuffle操作。

 4）Optionally a Partitioner for key-value RDDs（分割槽函式）

  當前 Spark 中實現了兩種型別的分片函式，一個是基於雜湊的 HashPartitioner，另外一個是基於範圍的 RangePartitioner。只有對於 key-value 的 RDD，才會有 Partitioner，非 key-value的 RDD 的 Parititioner 的值是 None。Partitioner 函式不但決定了 RDD 本身的分片數量，也決 定了 parent RDD Shuffle 輸出時的分片數量。

 5）Optionally a list of preferred locations to compute each split on

  一個列表，儲存存取每個 Partition 的優先位置（preferred location）。按照”移動資料不如移動計算”的理念，Spark 在進行任務排程的時候，會盡可能地將計算任務分配到其所要處理資料塊的儲存位置。而這個列表中就存放著每個分割槽的優先位置。

(3)RDD的API(相關運算元)

  RDD程式設計中有兩種中形式：Transformation（轉換）和Action（行動）。
  Transformation：表示把一個RDD ---->RDD。
  Action：表示把RDD----集合或者scala物件。

 1)RDD的建立：

object SparktTest {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf: SparkConf = new SparkConf()
        conf.setAppName("SparktTest")
        conf.setMaster("local[2]")
        val sc: SparkContext = new SparkContext()
        //由一個已經存在的 Scala 資料集合建立
        val arr=Array(1,2,3,4)
        val arr1RDD: RDD[Int] = sc.parallelize(arr)
        val arr2RDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(arr)

        //由外部儲存系統的資料建立（HDFS、HBase...）
        val HDFSRDD: RDD[String] = sc.textFile("/data/input")
    }
}

 2)Transformation：

  官網：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#transformations
  注意：RDD中所有的轉換（Transformation）都是延遲載入，也就是說，他們並不是直接計算結果，相反的，他們只是記住這些應用到基礎資料集，上的一個轉換動作，只有當發生一個要求返回一個Driver動作的時候，這些轉換才真正執行。
 
map()運算元：

        val HDFSRDD: RDD[String] = sc.textFile("/data/input")
        /**
          * map 運算元，返回一個新的RDD，該RDD由每一個輸入元素經過function函式轉換後組成
          */
        val mapRDD: RDD[(String, Int)] = HDFSRDD.map(ele=>(ele,1))

flatMap()運算元：

val arr=Array("hive hbase hadoop","spark hadoop","yarn hdfs")
        val lineRDD: RDD[String] = sc.parallelize(arr)
        /**
          * flagMap：類似於map,但是每一個元素輸入的元素可以被
          * 對映成為0個或者多個輸出的元素（返回的是一個序列，而不是單一的元素）
          */
        //返回一個集合hive hbase hadoop spark hadoop yarn hdfs
        val wordRDD: RDD[String] = lineRDD.flatMap(line=>line.split("\\s+"))

filter()運算元：

        val arr=Array(1,2,3,4,5)
        val arrRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(arr)
        /**
          * filter過濾：返回一個新的RDD，該RDD由經過func函式計算後返回
          * 值為true的輸入元素組成
          */
        val filterRDD: RDD[Int] = arrRDD.filter(num=>num%2==0)

mapPartitions()運算元：

        val hdfsRDD: RDD[String] = sc.textFile("/data/input")
        /**
          * mapPartitions與map的唯一區別就是，mapPartitions迭代的是一個分割槽,
          * 而map遍歷的每一個元素,mapPartitions引數是一個迭代物件,返回的也是一個迭代物件
          */
        val partitionRDD: RDD[String] = hdfsRDD.mapPartitions((x: Iterator[String]) => {
            val temp = x.toList.map(line => line + "!")
            temp.toIterator
        })

mapPartitionsWithIndex()運算元：

        val hdfsRDD: RDD[String] = sc.textFile("/data/input")
        /**
          * 第一個引數是分割槽編號：分割槽編號是從0開始的不間斷的連續編號
          * 第二個引數和mapPartitions相同
          */
        val partitionRDD: RDD[String] = hdfsRDD.mapPartitionsWithIndex((parnum:Int,x: Iterator[String]) => {
            println(parnum) //分割槽編號
            val temp = x.toList.map(line => line + "!")
            temp.toIterator
        })

sample()運算元：

        val list=1 to 5000
        /**
          * sample方法有三個引數：
          * withReplacement：代表是否有放回的抽取（false 不放回，true：放回）
          * fraction：抽取樣本空間佔總體的比例，（以分數的形式） 0<=fraction <=1
          * seed:隨機數生成器，new Random().nextInt(10)，不傳表示使用系統的
          * 注意：我們使用的sample運算元，不能保證提供集合大小就恰巧是rdd.size()*fraction,結果大小會上下浮動
          * sample在做抽樣調查的時候，特別受用
          */
        val listRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(list)
        val sampleRDD: RDD[Int] = listRDD.sample(false,0.2)
        println(sampleRDD.count())  //大概是5000*0.2 上下浮動

groupByKey()運算元：

        val list=List(("math",18),("hbase",18),("hive",22),("hive",18))
        /**
          * groupByKey,分組
          * 建議groupByKey在實踐中，能不用就不用，主要因為groupByKey的效率低，
          * 因為有大量的資料在網路中傳輸，而且還沒有進行本地的預處理
          * 可以使用reduceByKey或者aggregateByKey或者combineByKey代替這個groupByKey
          */

        val stuRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(list)
        //分組
        val groupRDD: RDD[(String, Iterable[Int])] = stuRDD.groupByKey()
        //求平均值
        val result: RDD[(String, Double)] = groupRDD.map { case (name, score) => {
            val avg = score.sum.toDouble / (score.size)
            (name, avg)
        }
        }

reduceByKey運算元：

        val list=List(("math",18),("hbase",18),("hive",22),("hive",18))
        /**
          * reduceByKey:在一個(K,V)對的資料集上使用，返回一個(K,V)對的資料
          * 集，key 相同的值，都被使用指定的 reduce 函式聚合
          * 到一起。和 groupByKey 類似，任務的個數是可以通過
          * 第二個可選引數來配置的。
          */
        val stuRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(list)
        //分組,求總分
        val sumRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.reduceByKey((x, y)=>x+y)
        sumRDD.foreach(println) //列印：（hbase，36）（math，18）（hbase,18）

sortByKey()運算元：

        val list=List(("math",18),("hbase",18),("hive",22),("hive",18))
        /**
          * sortByKey:在一個(K,V)的 RDD 上呼叫，K 必須實現 Ordered 介面，
          * 返回一個按照 key 進行排序的(K,V)的 RDD
          */

        //分組,求總分,排序
        val stuRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(list)
        val sumRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.reduceByKey((x, y)=>x+y)
        sumRDD.foreach(println) //列印：（hbase，36）（math，18）（hbase,18）
        val sortRDD: RDD[(String, Int)] = sumRDD.map(kv=>(kv._2,kv._1)).sortByKey().map(kv=>(kv._2,kv._1))
        sortRDD.foreach(println)

sortBy運算元：

        val list=List(("math",18),("hbase",18),("hive",22),("hive",18))
        /**
          * sortBy(func,[ascending], [numTasks])
          * 與 sortByKey 類似，但是更靈活
          * 第一個引數是根據什麼排序
          * 第二個是怎麼排序，true 正序，false 倒序
          * 第三個排序後分區數，預設與原 RDD 一樣
          */
        //分組,求總分,排序
        val stuRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(list)
        val sumRDD: RDD[(String, Int)] = stuRDD.reduceByKey((x, y)=>x+y)
        sumRDD.foreach(println) //列印：（hbase，36）（math，18）（hbase,18）
        val sortRDD: RDD[(String, Int)] = sumRDD.sortBy(kv=>kv._2,false,2)

aggregateByKey()運算元：

object SparktTest {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf: SparkConf = new SparkConf()
        conf.setAppName("SparktTest")
        conf.setMaster("local[2]")
        val sc: SparkContext = new SparkContext()
        /**
          * aggregateByKey(zeroValue)(seqOp,combOp, [numTasks])
          * 先按分割槽聚合再總的聚合，每次要跟初始值交流
          * zeroValue:初始值
          * seqOp:迭代操作，拿RDD中的每一個元素跟初始值進行合併
          * combOp:分割槽結果的最終合併
          * numTasks:分割槽個數
          * aggregate+groupByKey=aggregateByKey
          * aggregate對單個值進行RDD，aggregateByKey對（K，V）值進行RDD
          */
        //aggregate
        val list = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
        val listRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(list)
        //求平均值
        /**
          * seqOp: (U, T) => U
          * combOp: (U, U) => U
          * u:(Int,Int)   總和，總次數
          */
        val result: (Int, Int) = listRDD.aggregate(0, 0)((u: (Int, Int), x: Int) => {
            (u._1 + x, u._2 + 1)
        }
            , (u1: (Int, Int), u2: (Int, Int)) => {
                (u1._1 + u2._1, u1._2 + u2._2)
            })
        println(result._1 / result._2)

        //aggregateByKey已經根據（k，v）k 進行分組，以下的操作，是對v進行操作
        //以下操作時求平均值
        val list1 = List(("math", 18), ("hbase", 18), ("hive", 22), ("hive", 18))
        val stuRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(list1)
        val reslutRDD2: RDD[(String, (Int, Int))] = stuRDD.aggregateByKey((0, 0))((x: (Int, Int), y: Int) => {
            (x._1 + y, x._2 + 1)
        }, (x: (Int, Int), y: (Int, Int)) => {
            (x._1 + y._1, x._2 + y._2)
        })
        reslutRDD2.foreach(kv=>{
            val name=kv._1
            val avg=kv._2._1.toDouble/kv._2._2
        })
    }
}

foldLeft()運算元：（不是spark的運算元，是scala的高階操作）

        /**
          *  foldLeft
          * (zeroValue: T)  初值值
          * (B, A) => B  B是一個元組，B._1 表示累加元素，B._2 表示個數， A 表示下一個元素
          */

        //aggregate
        val list = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
        val result: (Int, Int) = list.foldLeft((0,0))((x, y)=>{(x._1+y,x._2+1)})
        println(result._1.toDouble/result._2)

combineByKey()運算元：

object SparktTest {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf: SparkConf = new SparkConf()
        conf.setAppName("SparktTest")
        conf.setMaster("local[2]")
        val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
        /**
          * combineByKey:
          * 合併相同的 key 的值 rdd1.combineByKey(x => x, (a: Int,
          * b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n)
          */
        //求平均值
        val list1 = List(("math", 18), ("hbase", 18), ("hive", 22), ("hive", 18))
        val listRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(list1)
        /**
          * createCombiner: V => C,
          * mergeValue: (C, V) => C,
          * mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)]
          */
        val resultRDD: RDD[(String, (Int, Int))] = listRDD.combineByKey(x => {
            (x, 1)
        },
            (x: (Int, Int), y: Int) => {
                (x._1 + y, x._2 + 1)
            },
            (x: (Int, Int), y: (Int, Int)) => {
                (x._1 + y._1, x._2 + y._2)
            })
        resultRDD.foreach{case (name,(sum,count))=>{
            val avg=sum.toDouble/count
            println(s"${name}:${avg}")
        }}
    }
}

連線操作：

object SparktTest {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf: SparkConf = new SparkConf()
        conf.setAppName("SparktTest")
        conf.setMaster("local[2]")
        val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
        val arr1 = Array(1, 2, 4, 5)
        val arr1RDD = sc.parallelize(arr1)
        val arr2 = Array(4, 5, 6, 7)
        val arr2RDD = sc.parallelize(arr2)
        //cartesian  笛卡爾積
        val cartesianRDD: RDD[(Int, Int)] = arr1RDD.cartesian(arr2RDD)
        //union : 連線
        val unionRDD: RDD[Int] = arr1RDD.union(arr2RDD)
        //subtract,求，差集
        val sbutractRDD: RDD[Int] = arr1RDD.subtract(arr2RDD)

        //join
        val list1 = List(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3))
        val list1RDD = sc.parallelize(list1)
        val list2 = List(("a", "zs"), ("b", "sl"))
        val list2RDD = sc.parallelize(list2)
        /**
          * 根據元組中的key進行join 操作，相同的key向連線
          * 返回的是RDD[(String, (Int, String))] （key，連線結果）
          */
        val joinRDD: RDD[(String, (Int, String))] = list1RDD.join(list2RDD)

        //cogroup
        /**
          * (String key   ,
          * (Iterable[Int] arr1中的相應的key所有value的集合
          * , Iterable[String]))  arr2中的相應的key所有value的集合
          */
        val cogroupRDD: RDD[(String, (Iterable[Int], Iterable[String]))] = list1RDD.cogroup(list2RDD)
    }
}

分割槽操作：

object SparktTest {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf: SparkConf = new SparkConf()
        conf.setAppName("SparktTest")
        conf.setMaster("local[2]")
        val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
        val hdfsRDD: RDD[String] = sc.textFile("/data/word.txt")
        /**
          * 表示在執行了filter操作之後，由於大量的資料被過濾，導致之前設定的分割槽task個數，
          * 處理剩下的資料導致資源浪費，為了合理高效的利用資源，
          * 可以對task重新定義，在coalesce方法中的分割槽個數一定要小於之前設定的分割槽個數。
          */
        hdfsRDD.coalesce(2)
        //打亂資料，重新分割槽，分割槽規則為隨機分割槽
        hdfsRDD.repartition(3)

        //自定義分割槽規則(注意，只在有key-value的RDD中可以使用)
        var arr1 = Array(("a", 1), ("a", 2), ("c", 1), ("b", 2), ("d", 2)
            ("b", 2), ("e", 2)
            , ("b", 2)
            , ("f", 2), ("g", 2), ("h", 2))
        val arrRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(arr1,4)
        arrRDD.partitionBy(new MyPartitioner(3))

    }
}
class MyPartitioner(val numPTN:Int) extends Partitioner{
    //分割槽個數
    override def numPartitions: Int = numPTN
    //分割槽規則
    override def getPartition(key: Any): Int = {
        val num=key.hashCode()&Integer.MAX_VALUE%numPTN
        return num
    }
}

總結：
   - Transformation返回的仍然是一個RDD
   - 它使用了鏈式呼叫的設計模式，對一個 RDD 進行計 算後，變換成另外一個 RDD，然後這個 RDD 又可以進行另外一次轉換。這個過程是分散式的。

 3)Action：

常見操作：

object SparktTest {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf: SparkConf = new SparkConf()
        conf.setAppName("SparktTest")
        conf.setMaster("local[2]")
        val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
        val list = List(("math", 18), ("hbase", 18), ("hive", 22), ("hive", 18))
        val listRDD: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(list)
        //action  rdd ---map
        listRDD.reduceByKeyLocally((x,y)=>x+y)

        //呼叫collect的目的是：觸發所有的計算，最終收集當前這個呼叫者RDD的所有資料，返回到客戶端,如果資料量比較大，謹慎使用
        listRDD.collect()

        //統計RDD中有多少記錄
        listRDD.count()
        //取出RDD中的第一條記錄
        listRDD.first()
        //取出RDD前幾條記錄
        listRDD.take(5)
        //隨機取樣
        listRDD.takeSample(false,20)
        //按照某種格式，排序後的前幾條
        listRDD.top(50)
        //按照升序或者降序，取相應的條數的記錄(其中的元素必須繼承Ordered)
        listRDD.takeOrdered(3)
        //統計每一個key中的value有多少個
        listRDD.countByKey()
        //統計有多少個元素
        listRDD.countByValue()
        //遍歷RDD中每一個元素
        listRDD.foreach(kv=>{})
        //分割槽遍歷RDD中的元素
        listRDD.foreachPartition(kv=>{})
        //將RDD的結果，儲存到相應的檔案系統中(注意這個目錄一定是不存在的目錄)
        listRDD.saveAsTextFile("/data/output")
    }
}

總結：Action返回值不是一個RDD。它要麼是一個scala的集合，要麼是一個值，要麼是空。最終返回到Driver程式，或者把RDD寫入到檔案系統中。

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spark core之RDD編程

緩存 code 會有 核心 hdf 機器 end action rdd   spark提供了對數據的核心抽象——彈性分布式數據集（Resilient Distributed Dataset，簡稱RDD）。RDD是一個分布式的數據集合，數據可以跨越集群中的

Spark Core 的RDD

(1)RDD的介紹      RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分散式資料集，是Spark中最基本的資料抽象，它代表一個不可變（RDD中的資料，不能增刪改），可分割槽、元素可平行計算的集合。  具有資料流的模型的特點，自動容錯、位置感知性排程和可伸縮性。RDD允許使用者

Spark Core 核心知識--RDD

目錄 1、Spark核心功能 1.1 SparkContext 1.2 儲存體系 1.3 計算引擎 1.4 部署模式 2、Spark擴充套件功能 2.1 Spark 2.2 Spark Streaming 2.3 Spark Graphx 2.4 Spar

[1.2]Spark core程式設計（一）之RDD總論與建立RDD的三種方式

參考 場景 RDD的理解 一、RDD是基於工作集的應用抽象;是分散式、函數語言程式設計的抽象。 MapReduce:基於資料集的處理。兩者的共同特徵：位置感知（具體資料在哪裡）、容錯、負載均衡。 基於資料集的處理：從物理儲存裝置上載入資料，然

【Spark-core學習之五】 RDD寬窄依賴 & Stage

spark red schedule 例如 shell 落地 版本 進行 規則 環境　　虛擬機：VMware 10 　　Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 　　客戶端：Xshell4　　FTP：Xftp4　　jdk1.8　　scala-2.10.4(依賴jd

【Spark】RDD操作具體解釋4——Action算子

() sim comment cat zed ret form sdn order 本質上在Actions算子中通過SparkContext運行提交作業的runJob操作，觸發了RDD DAG的運行。 依據Action算子的輸出空間將Action算子進

Spark Core Runtime分析: DAGScheduler, TaskScheduler, SchedulerBackend

進行 text actor 類型 能夠 ext lang 運行 匯報 Spark Runtime裏的主要層次分析，梳理Runtime組件和運行流程， DAGScheduler Job=多個stage，Stage=多個同種task, Task分為S

[Spark][Python]RDD flatMap 操作例子

line var 元素 bsp ini atd 執行函數 clas park RDD flatMap 操作例子： flatMap，對原RDD的每個元素(行)執行函數操作，然後把每行都“拍扁” [[email protected] ~]$

spark 從RDD createDataFrame 的坑

apach reat pac class pyspark 數據集 data highlight true Scala： import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors val data = Seq( (7, Vectors.den

Spark核心RDD、什麽是RDD、RDD的屬性、創建RDD、RDD的依賴以及緩存、

ase 數組 依據 shuff esc 從數據 目錄 ordering 存儲 1：什麽是Spark的RDD？？？ RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式數據集，是Spark中最基本的數據抽象，它代表一個不可變、可分區、裏面的元素

大數據筆記（二十七）——Spark Core簡介及安裝配置

sin cli sca follow com clu 同時 graphx 信息 1、Spark Core： 類似MapReduce 核心：RDD 2、Spark SQL： 類似Hive，支持SQL 3、Spark Streaming：類似

急中生智~利用Spark core完成"ETL"!

MySQL Spark core ETL 背景介紹：今天接到老板分配的一個小任務：開發一個程序，實現從數據庫中抽取數據並生成報表的功能（這是我們數據庫審計平臺準備上線的一個功能）。既然是要生成報表，那麽首先得有數據，於是便想到從該業務系統的測試環境抽取業務表的數據，然後裝載至自己雲主機上的Mysq

Spark核心RDD：combineByKey函數詳解

sta 3.0 vbscript map ner 初始化 partition 得到 new https://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/52538254 為什麽單獨講解combineByKey？ 因為comb

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，

8.spark core之讀寫數據

鍵值對 逗號 .data air lines man inf return ear spark支持多種數據源，從總體來分分為兩大部分：文件系統和數據庫。 文件系統 ??文件系統主要有本地文件系統、Amazon S3、HDFS等。 ??文件系統中存儲的文件有多種存儲格式。sp

6.spark core之鍵值對操作

方式 lines () end 結果 字符 額外 creat 很多 鍵值對RDD（pair RDD）是spark中許多操作所需要的常見數據類型，通常用來進行聚合計算。 創建Pair RDD ??spark有多種方式可以創建pair RDD。比如：很多存儲鍵值對的數據格式在讀

7.spark core之數據分區

mba 利用 context 主題 ima 範圍 text nsh cimage 簡介 ??spark一個最重要的特性就是對數據集在各個節點的分區進行控制。控制數據分布可以減少網絡開銷，極大地提升整體性能。 ??只有Pair RDD才有分區，非Pair RDD分區的值是No

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 Core] Spark Client Job 提交三級調度框架

bsp res track cati ive trac htm action 面向 0. 說明 　　 官方文檔 Job Scheduling 　　Spark 調度核心組件: DagScheduler TaskScheduler BackendScheduler