Halcon2DMeasure常用算子

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SparkRDD简介/常用算子/依赖/缓存

SparkRDD简介/常用算子/依赖/缓存 RDD简介 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,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是一个类 RDD的属性 1.一个列表,存储存取每个Partition的优先位置(preferred location).对于一个HDFS文件来说,这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置.按照"移动数据不如移动计算"的理念,Spark在进行任…

spark常用算子总结

算子分为value-transform, key-value-transform, action三种.f是输入给算子的函数,比如lambda x: x**2 常用算子: keys: 取pair rdd的key部分 values: 取pair rdd的value部分 map: f作用于每个元素 flatMap: f作用于每个元素.输出list,然后对list压平 mapValues: f作用于pair rdd的value部分 flatMapValues: f作用于pair rdd的value部分,…

spark学习(10)-RDD的介绍和常用算子

RDD(弹性分布式数据集,里面并不存储真正要计算的数据,你对RDD的操作,他会在Driver端转换成Task,下发到Executor计算分散在多台集群上的数据) RDD是一个代理,你对代理进行操作,他会生成Task,帮你计算你操作这个代理,就像操作本地集合一样,不用关心任务调度,容错等 val r1 = sc.textFile("hdfs://hdp-02:9000/wc") r1.count //这样就统计出有多少行创建RDD的方式生成一个RDD sc.textFile("…

Caffe常用算子GPU和CPU对比

通过整理LeNet.AlexNet.VGG16.googLeNet.ResNet.MLP统计出的常用算子(不包括ReLU),表格是对比. Prelu Cpu版 Gpu版 for (int i = 0; i < count; ++i) { int c = (i / dim) % channels / div_factor; top_data[i] = std::max(bottom_data[i], Dtype(0)) + slope_data[c] * std::min(bottom_data[…

flink01--------1.flink简介 2.flink安装 3. flink提交任务的2种方式 4. 4flink的快速入门 5.source 6 常用算子（keyBy，max/min，maxBy/minBy，connect，union，split+select）

1. flink简介 1.1 什么是flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流(如离线数据)和无限流数据及逆行有状态计算(不太懂).可以部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 1.2 flink的架构体系具体见文档 2. flink的安装修改flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: feng05 // 注意,此处冒号后需要空一格,并且参数要顶行写(yaml文件格式的规定,否则会报错) taskman…

RDD(弹性分布式数据集)及常用算子

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…

Spark学习之路（四）—— RDD常用算子详解

一.Transformation spark常用的Transformation算子如下表: Transformation算子 Meaning(含义) map(func) 对原RDD中每个元素运用 func 函数,并生成新的RDD filter(func) 对原RDD中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的RDD flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq ). mapPartiti…