基于数据集的处理:从物理存储上加载数据,然后操作数据,然后写入物理存储设备.比如Hadoop的MapReduce.        缺点:1.不适合大量的迭代  2. 交互式查询  3. 不能复用曾经的结果或中间计算结果 基于工作集的处理:如Spark的RDD.RDD具有如下的弹性: 1. 自动的进行内存和磁盘数据存储的切换           2. 基于Lineage的高效容错           3. Task如果失败会自动进行特定次数的重试           4. Stage如果失败会自动…

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)  原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统…

Spark的核心RDD Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)   Spark运行原理与RDD理论 Spark与MapReduce对比,MapReduce的计算和迭代是基于磁盘的,而Spark的迭代和计算是尽量基于内存,只有在内存空间不能容纳计算结果时才将溢出的部分数据缓冲到磁盘存储,因此Spark是将内存与磁盘结合起来使用的一种架构,它既可以适应超大型的批量离线数据集处理(因为它可以基于磁盘),也可以适应基于实时的流数据分析计算(因为它可以基于内存迭代…

hadoop 迭代消耗大 每次迭代启动一个完整的MapReduce作业 spark 首要目标就是避免运算时 过多的网络和磁盘IO开销 Resilient Distributed Datasets http://www.cs.cmu.edu/~pavlo/courses/fall2013/static/slides/spark.pdf Resilient Distributed DatasetsPresented by Henggang Cui15799b Talk1Why not MapRedu…

Resilient Distributed Datasets Resilient Distributed Datasets (RDD) is a fundamental data structure of Spark. It is an immutable distributed collection of objects. Each dataset in RDD is divided into logical partitions, which may be computed on diffe…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets(RDDs) 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作 3.2 举例应用 3.2.1 线性回归 3.2.2 PageRank 4 表达 RDDs 5…

http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf  ucb关于spark的论文,对spark中核心组件RDD最原始.本质的理解,没有比这个更好的资料了.必读. Abstract RDDs provide a restricted form of shared memory, based on coarse grained transformations rather than fine-grained updates to…

目录 基本概念 官方文档 概述 含义 RDD出现的原因 五大属性 以单词统计为例,一张图熟悉RDD当中的五大属性 解构图 RDD弹性 RDD特点 分区 只读 依赖 缓存 checkpoint 基本概念 官方文档 介绍RDD的官方说明:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html 概述 含义 RDD (Resilient Distributed Dataset) 叫做 弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,…

RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集.你不好理解的话,可以把RDD就可以看成是一个简单的"动态数组"(比如ArrayList),对其操作,也只需要 调用它的方法而已,和java中的ArrayList一样.但它与一般动态数组的区别在于:RDD是分布的.弹性是指的是数据自动在内存和磁盘切换, task如果失败会进行特定次数的重试.如果在某个节点发生错误,RDD会自动在不同的节点中重试. 文章转载自原文:https://blog.csdn.n…

idea显示toDF() 没有这个函数,显示错误: Error:(82, 8) value toDF is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[com.didichuxing.scala.BaseIndex] possible cause: maybe a semicolon is missing before `value toDF'? }).toDF() 解决: 增加一行: import sqlContext.implicits._ http:/…

解决上述办法有两点: 1.两个import 需要放在 hiveCtx之后. val hiveCtx: SparkSession = SparkSession.builder.config(conf).enableHiveSupport().getOrCreate() import hiveCtx.sql import hiveCtx.implicits._ 2.case class 类(param1:type1 )需要放在函数外面,作为成员变量.…

看了一点<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>,觉得有必要了解一下 Spark . 以上. Spark was introduced by Apache Software Foundation for speeding up the Hadoop computational computing software process. As against a common belief, Spark is not a modified version of Hadoop and is…

这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 源码阅读是一件非常容易的事,也是一件非常难的事.容易的是代码就在那里,一打开就可以看到.难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计,设计之初要解决的主要问题是什么. 在对Spark的源码进行具体的走读之前,如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识,阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择. 在阅读该论文的基础之上,再结合Spark作者在2012 Developer Meetup上做的演讲Introduction to…

Spark版本:1.1.0 本文系以开源中国社区的译文为基础,结合官方文档翻译修订而来,转载请注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4117981.html http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 目录 数据序列化 内存优化 确定内存消耗 优化数据结构 序列化RDD存储 优化内存回收 其他考虑因素 并行度 Reduce任务的内存用量 广播”大变量“ 总结 因为大多数Spark程序都具有“内存计…

本文档是学习RDD经典论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>的学习笔记. date:2016/8/3 author:wangxl 1 引言 一种分布式的内存抽象,称为弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets). 2 弹性分布式数据集(RDD) 2.1 目标 目标:为基于工作集的应用(即多个并行操作…

See Apache Spark 2.0 API Improvements: RDD, DataFrame, DataSet and SQL here. Apache Spark is evolving at a rapid pace, including changes and additions to core APIs. One of the most disruptive areas of change is around the representation of data sets.…

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc…

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal…

本文概要 本文主要从以下几点阐述RDD,了解RDD 什么是RDD? 两种RDD创建方式 向给spark传递函数Passing Functions to Spark 两种操作之转换Transformations 两种操作之行动Actions 惰性求值 RDD持久化Persistence 理解闭包Understanding closures 共享变量Shared Variables 总结 Working with Key-Value Pairs.Shuffle operations.patition…

Spark is a compelling multi-purpose platform for use cases that span investigative, as well as operational, analytics. Data science is a broad church. I am a data scientist — or so I’ve been told — but what I do is actually quite different from what…

org.apache.spark.rddRDDabstract class RDD[T] extends Serializable with Logging A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. Thi…

   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,具体由各子类实现,如MappedRDD. ShuffledRDD等子类. Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类.  官方对RDD的解释是:弹性分布式数据集,全称是Resilient Distributed Datasets.RDD是只读的.分区记录的集合.RDD只能基于在稳定物理存储…

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式…

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能…

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark…

aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) When called on a dataset of (K, V) pairs, returns a dataset of (K, U) pairs where the values for each key are aggregated using the given combine…

谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 1.解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件. 同时,Hadoop还会索引和…