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  1. Spark RDD概念学习系列之为什么会引入RDD?(一)

        为什么会引入RDD? 我们知道,无论是工业界还是学术界,都已经广泛使用高级集群编程模型来处理日益增长的数据,如MapReduce和Dryad.这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度. ...

  2. Spark RDD概念学习系列之如何创建Pair RDD

    不多说,直接上干货! 创建Pair RDD Python语言 pairs = lines.map(lambda x: (x.split(], x))  scala语言 val pairs = line ...

  3. Spark RDD概念学习系列之什么是Pair RDD

    不多说,直接上干货! 什么是Pair RDD (1)包含键值对类型的RDD被称作Pair RDD. (2)Pair RDD通常用来进行聚合计算. (3)Pair RDD通常由普通RDD做ETL转换而来 ...

  4. Spark RDD概念学习系列之rdd持久化、广播、累加器(十八)

    1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/loca ...

  5. Spark RDD概念学习系列之RDD的缓存(八)

      RDD的缓存 RDD的缓存和RDD的checkpoint的区别 缓存是在计算结束后,直接将计算结果通过用户定义的存储级别(存储级别定义了缓存存储的介质,现在支持内存.本地文件系统和Tachyon) ...

  6. Spark RDD概念学习系列之RDD的依赖关系(宽依赖和窄依赖)(三)

    RDD的依赖关系?   RDD和它依赖的parent RDD(s)的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency). 1)窄依赖指的是每 ...

  7. Spark RDD概念学习系列之rdd的依赖关系彻底解密(十九)

    本期内容: 1.RDD依赖关系的本质内幕 2.依赖关系下的数据流视图 3.经典的RDD依赖关系解析 4.RDD依赖关系源码内幕 1.RDD依赖关系的本质内幕 由于RDD是粗粒度的操作数据集,每个Tra ...

  8. Spark RDD概念学习系列之RDD的转换(十)

    RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的 ...

  9. Spark RDD概念学习系列之RDD的操作(七)

    RDD的操作 RDD支持两种操作:转换和动作. 1)转换,即从现有的数据集创建一个新的数据集. 2)动作,即在数据集上进行计算后,返回一个值给Driver程序. 例如,map就是一种转换,它将数据集每 ...

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