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  1. 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 ...

  2. Spark RDD概念学习系列之RDD的checkpoint（九）

     RDD的检查点 首先,要清楚.为什么spark要引入检查点机制?引入RDD的检查点?  答:如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果计算特别复杂或者计算耗时特别多,那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容 ...

  3. 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) ...

  4. 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 ...

  5. Spark RDD概念学习系列之RDD是什么？（四）

       RDD是什么? 通俗地理解,RDD可以被抽象地理解为一个大的数组(Array),但是这个数组是分布在集群上的.详细见  Spark的数据存储 Spark的核心数据模型是RDD,但RDD是个抽象类 ...

  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的缺点（二）

        RDD的缺点? RDD是Spark最基本也是最根本的数据抽象,它具备像MapReduce等数据流模型的容错性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算. 为了有效地实现容错,(详细见ht ...

  8. 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 ...

  9. Spark RDD概念学习系列之RDD的5大特点（五）

      RDD的5大特点  1)有一个分片列表,就是能被切分,和Hadoop一样,能够切分的数据才能并行计算. 一组分片(partition),即数据集的基本组成单位,对于RDD来说,每个分片都会被一个计 ...

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    转自:http://www.cnblogs.com/dengxinglin/archive/2012/12/14/2817761.html geohash 算法原理及实现方式 1.geohash 特点 ...