Spark中RDD是什麼?
一、RDD是什麼?
RDD是一個彈性可復原的分散式資料集!
RDD是一個邏輯概念,一個RDD中有多個分割槽,一個分割槽在Executor節點上執行時,他就是一個迭代器。
一個RDD有多個分割槽,一個分割槽肯定在一臺機器上,但是一臺機器可以有多個分割槽,我們要操作的是分佈在多臺機器上的資料,而RDD相當於是一個代理,對RDD進行操作其實就是對分割槽進行操作,就是對每一臺機器上的迭代器進行操作,因為迭代器引用著我們要操作的資料!
二、RDD的五大特性
RDD是由多個分割槽組成的集合
每個分割槽上會有一個函式作用在上面,實現分割槽的轉換
RDD與RDD之間存在依賴關係,實現高容錯性
如果RDD裡面裝的是(K-V)型別的,有分割槽器
如果從HDFS這種檔案系統中建立RDD,會有最佳位置,是為了資料本地化
轉發
作者:一個蘿蔔丶
來源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/qq_41050480/article/details/79856266
相關推薦
spark中RDD,DataSet,DataFrame的區別
接觸到spark不可避免的會接觸spark的Api; rdd,DataFrame,DataSet, 接下來就大致說一下他們的有點以及各自的區別; 首先DataFrame,Data
零基礎入門大資料之spark中rdd部分運算元詳解
先前文章介紹過一些spark相關知識,本文繼續補充一些細節。 我們知道,spark中一個重要的資料結構是rdd,這是一種並行集合的資料格式,大多數操作都是圍繞著rdd來的,rdd裡面擁有眾多的方法可以呼叫從而實現各種各樣的功能,那麼通常情況下我們讀入的資料來源並非rdd格式的,如何轉
Spark 中RDD和DataSet之間的轉換
什麼是RDD:Spark提供了一個抽象的彈性分散式資料集,是一個由叢集中各個節點以分割槽的方式排列的集合,用以支援平行計算。RDD在驅動程式呼叫hadoop的檔案系統的時候就建立(其實就是讀取檔案的時候就建立),或者通過驅動程式中scala集合轉化而來,使用者也可以用spar
Spark中RDD轉換成DataFrame的兩種方式(分別用Java和scala實現)
一:準備資料來源 在專案下新建一個student.txt檔案,裡面的內容為: print? <code class="language-java">1,zhangsan,20 2,lisi,21 3,wanger,1
【Spark】--Spark中RDD的理解
1.什麼是RDD?RDD:RDD是Spark的計算模型 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做彈性的分散式資料集合,是Spark中最基本的資料抽象,它代表一個不可變、只讀的,被分割槽的資料集。操作RDD就像操作本地集合一樣,資料會被分散到多臺
Spark中RDD是什麼?
一、RDD是什麼? RDD是一個彈性可復原的分散式資料集! RDD是一個邏輯概念,一個RDD中有多個分割槽,一個分割槽在Executor節點上執行時,他就是一個迭代器。 一個RDD有多個分割槽,一個分割槽肯定在一臺機器上,但是一臺機器可以有多個分割槽,我們要操作的是分佈在多臺機器上的資料,而
對spark中RDD的partition通俗易懂的介紹
在簡書上看到一個介紹,很喜歡,確實一看懂。 我們要想對spark中RDD的分割槽進行一個簡單的瞭解的話,就不免要先了解一下hdfs的前世今生 (放心,hdfs的前世今生很短)。 眾所周知,hdfs是一個非常不錯的分散式檔案系統,這是這麼多年來大家有目共睹
Spark中RDD操作
Transformations(轉換) Transformation 說明 map(func) 根據傳入的函式處理原有的RDD物件中每一個元素,每一個新元素處理完成後返回一
Spark中RDD的理解
1.什麼是RDD?RDD:RDD是Spark的計算模型 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做彈性的分散式資料集合,是Spark中最基本的資料抽象,它代表一個不可變、只讀的,被分割槽的資料集。操作RDD就像操作本地集合一樣,資料會被分散到多臺
如何理解spark中RDD和DataFrame的結構?
RDD中可以儲存任何的單機型別的資料,但是,直接使用RDD在欄位需求明顯時,存在運算元難以複用的缺點。 例如,現在RDD存的資料是一個Person型別的資料,現在要求所有每個年齡段(10年一個年齡段)
Spark 中 RDD的執行機制
1. RDD 的設計與執行原理 Spark 的核心是建立在統一的抽象 RDD 之上,基於 RDD 的轉換和行動操作使得 Spark 的各個元件可以無縫進行整合,從而在同一個應用程式中完成大資料計算任務。 在實際應用中,存在許多迭代式演算法和互動式資料探勘工具,這些應用場景的共同之處在於不同計算階段之間會重用中
Spark SQL中 RDD 轉換到 DataFrame
pre ase replace 推斷 expr context 利用反射 轉換 port 1.people.txtsoyo8, 35小周, 30小華, 19soyo,882./** * Created by soyo on 17-10-10. * 利用反射機制推斷RDD
spark 中如何查看單個RDD分區的內容(創建分區,查看分區數)
ons red code put NPU 如何 art scores 內容 spark 創建分區 val scores = Array(("Fred", 88), ("Fred", 95), ("Fred", 91), ("Wilma", 93), ("Wilma", 95
跟我一起學Spark之——RDD Join中寬依賴與窄依賴的判斷
1.規律 如果JoinAPI之前被呼叫的RDD API是寬依賴(存在shuffle), 而且兩個join的RDD的分割槽數量一致,join結果的rdd分割槽數量也一樣,這個時候join api是窄依賴 除此之外的,rdd 的join api是寬依賴 2.Join的理解
Spark中建立RDD的3種方式
在Spark中建立RDD的建立方式大概可以分為三種: (1)從集合中建立RDD; (2)從外部儲存建立RDD; (3)從其他RDD建立。 而從集合中建立RDD,Spark主要提供了兩中函式:parallelize和makeRDD。我們可以先看看這兩個函式的宣告:
spark中的rdd的持久化
rdd的全稱為Resilient Distributed Datasets(彈性分散式資料集) rdd的操作有兩種transfrom和action。 transfrom並不引發真正的rdd計算,action才會引發真正的rdd計算。 rdd的持久化是便於rdd計算的重複使用
Spark中的RDD、DataFrame、Dataset對比
1 RDD RDD是Spark提供的最重要的抽象的概念,彈性的分散式資料集,它是一種有容錯機制的特殊集合,可以分佈在叢集的節點上,以函式式編操作集合的方式,進行各種並行操作。Spark的RDD內建了各種函式操作,舉個例子,我們編寫wordcount案例,如果使
Spark中Task,Partition,RDD、節點數、Executor數、core數目的關係和Application,Driver,Job,Task,Stage理解
梳理一下Spark中關於併發度涉及的幾個概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及節點數、Executor數、core數目的關係。 輸入可能以多個檔案的形式儲存在HDFS上,每個File都包含了很多塊,稱為Block。 當Spar
Spark把RDD資料儲存到一個單個檔案中
Spark是當前最流行的分散式資料處理框架之一,相比於Hadoop,Spark在資料的處理方面更加靈活方便。然而在最近的使用中遇到了一點小麻煩:Spark儲存檔案的的函式(如saveAsTextFile)在儲存資料時都需要新建一個目錄,然後在這個目錄下分塊
spark——spark中常說RDD,究竟RDD是什麼?
本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天是spark專題第二篇文章,我們來看spark非常重要的一個概念——RDD。 在上一講當中我們在本地安裝好了spark,雖然我們只有local一個叢集,但是仍然不妨礙我們進行實驗。spark最大的特點就是無論叢集的資源如何,進行計算的程式碼都是