针对Spark的RDD,API中有一个aggregate函数,本人理解起来费了很大劲,明白之后,mark一下,供以后参考. 首先,Spark文档中aggregate函数定义如下 def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): UAggregate the elements of each partition, and then the result…

RDD是什么? RDD,全称是Reslilient Distributed Datasets,是一个容错的,并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中,并能控制数据的分区.同时,RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据.在这些操作中.诸如map,flatMap,filter等转换操作实现了monad模式,很好的契合了Scala的集合操作.除此之外,RDD还提供了诸如join,groupBy,reduceByKey等更为方便的操作,(注意:reduceByKey是action,而非…

通过内存创建RDD的分区设置 1.示例代码 在创建RDD的时候,我们可以从内存中进行创建:输出保存为文件.为了演示效果,我们的示例代码如下: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Spark02RddParallelizeSet { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty("hadoop.home.dir", "C:\\Ha…

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…

aggregateByKey 这个RDD有点繁琐,整理一下使用示例,供参考 直接上代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by Edward on 2016/10/27. */ object AggregateByKey { def main(args: Array[String]) { val sparkConf: SparkConf =…

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章…

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生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))…

 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的影响是不容忽视的.为了避免缓存丢失重新计算带来的开销,Spark又引入检查点机制. RDD的缓存能够在第一次计算完成后,将计算结果保存到内存.本地文件系统或者Tachyon(分布式内存文件系统)中.通过缓存,Spark避免了RDD上的重复计算,能够极大地提升计算速度.但是,如果缓存丢失了,则需要重新计算.如果…

   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…

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)窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用,如图1所示. 2)宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个parent RDD的Partition,如图2所示. RDD作为数据结构,本质上是一个只读的分区记录集合.一个RDD可以包含多个分区,每…