RDD认知

【RDD认知】的更多相关文章

1.RDD又叫弹性分布式数据集 2.抽象 3.带泛型,支持多种数据类型 4.集合是可以进行分区例如(1,2,3,4,5,6,7,8,9)这个数组是可以进行分区的(1,2,3) (4,5,6) (7,8,9)可以并行计算(这就是分布式计算) RDD5大特性 1.一个RDD有一系列的分区 2.对RDD执行一个操作,是对所有的分区执行相应的操作 3.一系列RDD,一个RDD依赖另一个RDD 4.对于Key-value时进行partitioner进行分区 4.数据在哪优先把作业调度到结点进行计算,…

spark教程(三)-RDD认知与创建

RDD 介绍 spark 最重要的一个概念叫 RDD,Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集,它是 spark 的最基本的数据(也是计算)抽象. 代码中是一个抽象类,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的数据集合. RDD 的属性拥有一组分区:数据集的基本组成单位拥有一个计算每个分区的函数拥有一个分区器,partitioner,即 RDD 的分片函数 RDD 间存在依赖关系 [下面 RDD 特点中有解释] 拥有一个列表,存储每个 parti…

spark教程(四)-SparkContext 和 RDD 算子

SparkContext SparkContext 是在 spark 库中定义的一个类,作为 spark 库的入口点: 它表示连接到 spark,在进行 spark 操作之前必须先创建一个 SparkContext 的实例,并且只能创建一个: 利用 SparkContext 实例创建的对象都是 RDD,这是相对于 SparkSession 说的,因为它创建的对象都是 DataFrame: 创建 sc class SparkContext(__builtin__.object): def __i…

spark内核篇-task数与并行度

每一个 spark job 根据 shuffle 划分 stage,每个 stage 形成一个或者多个 taskSet,了解了每个 stage 需要运行多少个 task,有助于我们优化 spark 运行 task 数首先需要了解以下概念: RDD,弹性分布式数据集,多个 partition: split,切片,HDFS 上文件为什么要切片,如何切片,参考我的博客 hadoop 的 Split: textFlie 分区,textFile 如何对一个文件分区,参考我的博客 RDD认知与创建: 创建…

spark中的pair rdd，看这一篇就够了

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是spark专题的第四篇文章,我们一起来看下Pair RDD. 定义在之前的文章当中,我们已经熟悉了RDD的相关概念,也了解了RDD基本的转化操作和行动操作.今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD,也叫做键值对RDD,可以理解成KVRDD. KV很好理解,就是key和value的组合,比如Python当中的dict或者是C++以及Java当中的map中的基本元素都是键值对.相比于之前基本的RDD,pariRDD可以支持…

Spark RDD 核心总结

摘要: 1.RDD的五大属性 1.1 partitions(分区) 1.2 partitioner(分区方法) 1.3 dependencies(依赖关系) 1.4 compute(获取分区迭代列表) 1.5 preferedLocations(优先分配节点列表) 2.RDD实现类举例 2.1 MapPartitionsRDD 2.2 ShuffledRDD 2.3 ReliableCheckpointRDD 3.RDD可以嵌套吗? 内容: 1.RDD的五大属性 1.1partitions(分区…

%iowait和CPU使用率的正确认知

resources 理解 %IOWAIT (%WIO) LINUX系统的CPU使用率和LOAD Linux Performance Observability Tools How Linux CPU Usage Time and Percentage is calculated Linux进程状态 man (on RHEL 7) # man mpstat %usr Show the percentage of CPU utilization that occurred while executi…