RDD介绍与执行

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repartition 增加或减少分区.会产生shuffle.(多个分区分到一个分区不会产生shuffle) coalesce coalesce常用来减少分区,第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle. true为产生shuffle,false不产生shuffle.默认是false. 如果coalesce设置的分区数比原来的RDD的分区数还多的话,第二个参数设置为false不会起作用,如果设置成true,效果和repartition一样.即repartition(numPartitio…

JAVA RDD 介绍

RDD 介绍 RDD,全称Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集),是Spark最为核心的概念,是Spark对数据的抽象. RDD是分布式的元素集合,每个RDD只支持读操作,且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上.除此之外,RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中,掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步. 1:创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责.2:转换操作(transfor…

JMeter学习-005-JMeter 主要组件概要介绍及执行顺序

本文将对 JMeter 主要组件(主要涉及 Threads(Users).Test Fragment.逻辑控制器.配置元件.定时器.前置处理器.Sampler.后置处理器.断言.监听器十大组件)进行概要介绍,详细使用方法会在后续文章中陆续介绍,敬请惠顾参阅.组件如下所示: 零.测试计划测试计划是测试的起点,同时也是其他所有组件的容器. 一.Threads(Users)-线程组每个测试需求的必备组件,是用来模拟用户并发的组件.JMeter 的每个任务都是用线程来处理的.线程组界面如下所示:…

Spark计算模型-RDD介绍

在Spark集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台集群上进行数据分区.通过对多台机器上不同RDD分区的控制,能够减少机器之间的数据重排(Data Shuffle).Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD.RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.通过…

SpringMVC简单介绍及执行

SpringMVC介绍 Spring MVC是Spring提供的一个强大而灵活的web框架.借助于注解,Spring MVC提供了几乎是POJO的开发模式,使得控制器的开发和测试更加简单.这些控制器一般不直接处理请求,而是将其委托给Spring上下文中的其他bean,通过Spring的依赖注入功能,这些bean被注入到控制器中. SpringMVC的核心组件 DispatcherServlet:作用:接收请求.响应结果,相当于转发器,有了DispatcherServlet 就减少了其它组件之间的…

python之commands和subprocess入门介绍(可执行shell命令的模块)

一.commands模块 1.介绍当我们使用Python进行编码的时候,但是又想运行一些shell命令,去创建文件夹.移动文件等等操作时,我们可以使用一些Python库去执行shell命令. commands模块就是其中的一个可执行shell命令的库,commands模块是python的内置模块,共有三个函数: getstatus(file):返回执行 ls -ld file 命令的结果( -ld 代表的是仅列出指定目录的详细信息). getoutput(cmd):执行cmd命令,并返回输出的…

Spark—RDD介绍

Spark-RDD 1.概念介绍 RDD(Resilient Distributed Dataset):弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. 官方定义还是比较抽象,个人理解为:它本质就是一个类,屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理,为用户提供了一组方便数据转换和求值的方法. 2.RDD特点 1)不可变:弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合 2)可分区:RDD在抽象上来…