http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依…

1. RDD概述 1.1 什么是RDD (1) RDD(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,它是Spark的基本数据抽象,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) 具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度.可伸缩性. (3) 查询速度快:在执行多个查询时,可以显示的将工作集缓存到内存中,后续的查询能够重用缓存的工作集. 1.2 RDD的属性 打开Spark源代码,源码的注释中对RDD的描述如下图.     (1) A list…

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…

一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读的,所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时,原有 RDD 不会改变. 1.1.设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下…

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(Resilient Distributed Dataset)是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现.RDD是Spark最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能够被并行操作的数据集合,不同的数据集格式对应不同的RDD实现.RDD必须是可序列化的.RDD可以cache到内存中,每次对RDD数据集的操作之后的结果,都可以存放到内存中,下一个操作可以直接从内存中输入,省去了MapReduce大量的磁盘IO操作.这对于迭代运算比…

  [Spark]弹性分布式数据集RDD概述 弹性分布数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现.RDD是Spark最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能够被并行操作的数据集合,不同的数据集格式对应不同的RDD实现.RDD必须是可序列化的.RDD可以cache到内存中,每次对RDD数据集的操作之后的结果,都可以存放到内存中,下一个操作可以直接从内存…

第1章 RDD概念  弹性分布式数据集 1.1 RDD为什么会产生 RDD是Spark的基石,是实现Spark数据处理的核心抽象.那么RDD为什么会产生呢? Hadoop的MapReduce是一种基于数据集的工作模式,面向数据,这种工作模式一般是从存储上加载数据集,然后操作数据集,最后写入物理存储设备.数据更多面临的是一次性处理. MR的这种方式对数据领域两种常见的操作不是很高效.第一种是迭代式的算法.比如机器学习中ALS.凸优化梯度下降等.这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操…

弹性分布式数据集 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/spark%E5%BC%B9%E6%80%A7%E5%88%86%E5%B8%83%E5%…

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…

摘要:     本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets).它同意开发者在大型集群上运行基于内存的计算.RDD适用于两种应用,而现有的数据流系统对这两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域非经常见.二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下.将数据保存在内存中可以极大地提高性能.为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD在共享状态的时候是基于粗粒度的转换而不是细粒度的更新(换句…

RDD(弹性分布式数据集)及常用算子 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是 Spark 中最基本的数据 处理模型.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行 计算的集合. 弹性 存储的弹性:内存与磁盘的自动切换: 容错的弹性:数据丢失可以自动恢复: 计算的弹性:计算出错重试机制: 分片的弹性:可根据需要重新分片. 分布式:数据存储在大数据集群不同节点上 数据集:RDD 封装了计算逻辑,并不保存数据 数据抽象:RD…

RDD的中文解释是弹性分布式数据集.构造的数据集的时候用的是List(链表)或者Array数组类型/* 使用makeRDD创建RDD */ /* List */ val rdd01 = sc.makeRDD(List(,,,,,)) val r01 = rdd01.map { x => x * x } println(r01.collect().mkString(",")) /* Array */ val rdd02 = sc.makeRDD(Array(,,,,,)) val…

spark围绕弹性分布式数据集(RDD)的概念展开的,RDD是一个可以并行操作的容错集合. 创建RDD的方法: 1.并行化集合(并行化驱动程序中现有的集合) 调用SparkContext的parallelize收集方法 2.外部数据集操作(引用外部系统存储的数据集) RDD操作 1.Transformations 是从将一个以有的RDD生成另外一个RDD.Transformation具有延迟加载的特性(lazy特性),Transformation算子的代码不会真正的被执行,只有当我们的程序中遇到…

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…

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第二部分是讲RDD.RDD 其实就是分布式的元素集合.在 Spark 中,对数据的所有操作不外乎创建RDD.转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值.而在这一切背后,Spark 会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行. 一.创建RDD 二.操作RDD 1. 普通RDD转化操作 2. Pair RDD转化操作 3. 普通RDD行动操作 4. Pair RDD行动操作 一.创建RDD 创建RDD两种方式: (1) 读取外…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53320669 pyspark.sql.SQLContext Main entry point for DataFrame and SQL functionality. [pyspark.sql.SQLContext] 皮皮blog pyspark.sql.DataFrame A distributed collection of data grouped into named columns. sp…

大家好!转眼又到了经验分享的时间了.吼吼,我这里没有摘要也没有引言,只有单纯的经验分享,请见谅哦! 言归正传,目前在大数据领域能够提供的核心计算的工具,如离线计算hadoop生态圈的mr计算模型,以及依赖mr的hive:在spark生态圈中包含spark core和spark sql.实时计算领域中有storm和spark streaming. 那么单纯看技术核心,本质上就是mr和spark 两种计算模型的竞争,那么storm会在以后的分享中提及,这里不做介绍. 之前很多人都在呼吁说spark的…

目录 RDD概述 RDD的内部代码 案例 小总结 转换.行动算子 宽.窄依赖 Reference 本文介绍一下rdd的基本属性概念.rdd的转换/行动操作.rdd的宽/窄依赖. RDD:Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集,是Spark中的基本抽象. RDD表示可以并行操作的元素的不变分区集合. RDD提供了许多基本的函数(map.filter.reduce等)供我们进行数据处理. RDD概述 通常来说,每个RDD有5个主要的属性组成: 分区列表. RDD…

简介 spark RDD操作具体参考官网:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview RDD全称叫做Resilient Distributed Datasets,直译为弹性分布式数据集,是spark中非常重要的概念. 首先RDD是一个数据的集合,这个数据集合被划分成了许多的数据分区,而这些分区被分布式地存储在不同的物理机器当中,如图: 我们反过来想一下,RDD就是很多物理数据块的逻辑抽象.不仅如此…

Spark中最核心的概念为RDD(Resilient Distributed DataSets)中文为:弹性分布式数据集,RDD为对分布式内存对象的 抽象它表示一个被分区不可变且能并行操作的数据集:RDD为可序列化的.可缓存到内存对RDD进行操作过后还可以存到内存中,下次操作直接把内存中RDD作为输入,避免了Hadoop MapReduce的大IO操作: RDD生成 Spark所要处理的任何数据都是存储在RDD之中,目前两种方式可以生成一个RDD: 1.从RDD进行转换操作 2.使用外部存储系统…

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是…

文章正文 RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候…

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是…

1:什么是Spark的RDD??? 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,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2:RDD的属性: a.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…

RDD(Resilient Distributed Dataset) Spark源码:https://github.com/apache/spark   abstract class RDD[T: ClassTag](     @transient private var _sc: SparkContext,     @transient private var deps: Seq[Dependency[_]]   ) extends Serializable with Logging    …

spark 核心 spark core RDD创建 >>> RDD转换 >>> RDD缓存 >>> RDD行动 >>> RDD输出 RDD[Resilient Distributed Dataset] 它是一个弹性分布式数据集,具有良好的通用性.容错性与并行处理数据的能力,为用户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的数据转换与求值方法. 弹性 存储弹性:n内存与磁盘d额自动切换 容错弹性:数据丢失可以自动恢复 j计算…

在从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(2)中我们看到Spark为了支持迭代和交互式数据挖掘,而明确提出了内存中可重用的数据集RDD.RDD的只读特性,再加上粗粒度转换操作形成的Lineage,形成了它独立的高效容错机制. RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力,来支持多种多样的应用需求呢?先看看RDD究竟有哪些API,然后看它们如何模拟Google经典的MapReduce和图数据处理框架Pregel. RDD的API 转换 def map[U](f: T => U): RDD…

一.SPARK-CORE 1.spark核心模块是整个项目的基础.提供了分布式的任务分发,调度以及基本的IO功能,Spark使用基础的数据结构,叫做RDD(弹性分布式数据集),是一个逻辑的数据分区的集合,可以跨机器.RDD可以通过两种方式进行创建,一种是从外部的数据集引用数据,第二种方式是通过在现有的RDD上做数据转换.RDD抽象是通过语言集成的API来进行暴露,它简化了编程的复杂度,因为这种操纵RDD的方式类似于操纵本地数据集合 二.RDD变换(API阅读) ** * A Resilient…

摘要:   RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集   RDD有两种操作算子:          Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑操作          Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算   本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:…