1. RDD操作详解(一)基本转换_Running_Tiger的博客那么必须指定shuffle参数为true,//否则,分区数不便scala> var rdd1 =data.coalesce(4,true)scala> rdd1.partitions.sizeres3:Int
2. 《初识Spark之RDD算子长文篇》一篇带你开启大数据计算之门!_spark...只有对于key-value的RDD,才会有Partitioner,非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量,也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。 RDD相互依赖 RDD 的每次转换都会生成一个新的 RDD,因此 ...
3. 大数据基础教程:RDD概念介绍 -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是通过血缘关系(Lineage)一气呵成的,即使出现数据分区丢失,也可以通过血缘关系重建分区,总结起来,基于RDD的流式计算任务可描述为:...
4. Spark教程054.尚硅谷_SparkCore-核心编程-RDD-转换算子-groupBy-小练习 055.尚硅谷_SparkCore-核心编程-RDD-转换算子-filter-数据倾斜 056.尚硅谷_SparkCore-核心编程-RDD-转换算子-sample-抽奖喽
5. RDDs, Spark Memory, and Execution - whcsrlAnnotations_to_James_Joyce's_Ulysses/Calypso/054, Annotations_to_James_Joyce's_Ulysses/Calypso/065, Annotations_to_James_Joyce's_Ulysses/Circe/408, Annotations_to_James_Joyce's_Ulysses/Circe/411, Annotations_to_James_Joyc...