RDD-048 搜索结果

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RDD的每次转换都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对RDD的所有分区进行重新计算。(Spark的容错机制) ...

【示意图】版本的RDD简介来啦。用一个加工薯片的过程讲解什么是RDD。这是我在极客时间看吴磊老师的《零...

2、RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话,对于...

五:以较大的RDD使用MEMORY_ONLY_SER 六:加载CSV、JSON时,仅加载所需字段 七:仅在需要时持久化中间结果(RDD/DS/DF) 八:避免不必要的中间结果(RDD/DS/DF)的生成 九:DF的执行速度比DS快约3倍 ...

RDD-149、【1..PGD-515、冬月枫日本女生会说中文,这部片子要火了!!!BMD-518或MCDR-809【女装学院系列】【第三弹】我发现我已经玩的根本把持不住http://tieba.baidu.com/p/3

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082、Spark-RDD-序列化 1.从计算的角度, 算子以外的代码都是在Driver端执行, 算子里面的代码都是在Executor端执行。那么在scala的函数式编程中,就会导致算子内经常会用到算子外的数据,这样就形成了闭包的效果,如果使用的算子外的数据...

大数据学习路线分享弹性分布式数据集RDD,RDD定义,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(数据和元数据)、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 …

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4)调度节点将任务根据计算节点状态发送到对应的计算节点进行计算 RDD在整个流程中主要用于将逻辑进行封装,并生成Task 发送给Executor节点执行计算,接下来我们就一起看看Spark框架中RDD是具体是如何进行数据处理的。 ​...