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SpArk RDD到底是个什么东西

Spark RDD的英文是Resilient Distributed Datasets,即弹性分布式数据集。通俗一点讲,Spark是做大数据处理的,RDD是其中极为重要的数据抽象,海量数据会被拆分为多个分片放在不同的集群节点上,RDD就是这些分布式数据的集合。在Spark Scala中,...

一般来讲,对于陌生的名词,大家的第一个反应都是“What is it?”。 RDD是Spark的核心内容,在Spark的官方文档中解释如下:RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见,其中有两个关键词:f...

可以当做一个容器, 比如说 List这样的容器, 是存放数据的, 然后可以通过 rdd 的api对数据进行计算, 还有数据在rdd中是有好多个partition的, 这样可以将一个rdd的数据分成好多个partition 来进行并行计算。

rdd这种对象都是spark的api,哪会有啥不同? 说不同的话,应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别。在本地跑时处理大文件比较费劲,可能容易内存溢出;集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量,否则影响集群分析的性能。

所谓Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchm...

没啥大的区别,就是spark支持不同的开发语言而已。spark建议用scalc开发,毕竟spark用Scala写的。就像hadoop一样,用java写的,就推荐用java开发一个道理。实在说有啥大的区别,我觉得最大的差别应该就是大家的心里作用吧!

没啥大的区别,就是spark支持不同的开发语言而已。spark建议用scalc开发,毕竟spark用Scala写的。就像hadoop一样,用java写的,就推荐用java开发一个道理。实在说有啥大的区别,我觉得最大的差别应该就是大家的心里作用吧!

Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到. 当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用. 下面我转一份别人的资料,讲的很清楚....

如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[In...

Scala: rdd.map { x => (x,1)} Java: rdd.mapToPair

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