1. Spark RDD概念学习系列之rdd持久化、广播、累加器(十八) -1、rdd持久化 2、广播 3、累加器 1、rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群
2. rdd吧 - 百度贴吧武汉聚敛时代科技有限公司怎么样 正规吗?+ 风衣知青 7-10 1 武汉聚敛时代公司讲的不错,真的能做出销量吗? xiedmenge573 武汉聚敛时代公司讲的不错,真的能做出销量吗? tbVM2k7pg7F 5-22 9 武汉聚敛时代科技有限公司真的...
3. Spark RDD分区策略 -第一步:先重整个RDD中抽取出样本数据,将样本数据排序,计算出每个分区的最大key值,形成一个Array[KEY]类型的数组变量rangeBounds;第二步:判断key在rangeBounds中所处的范围,给出该key值在下一个RDD中的分区id下标;该分区器要求RDD中...
4. RDD 函数_念念不忘_的博客"b") res148: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[56] at filterByRange at <console>:27 scala> a.filterByRange(
5. spark深度理解RDD结构_lwh_python的博客Checkpoint的时候,会把所有依赖的父级rdd信息清除掉。 Checkpoint不会马上执行,要触发action操作的时候才会执行。 因为Checkpoint会清除父级RDD的信息,所以在Checkpoint应该先做persist(持久化)操作,否则就要重新计算一遍。
6. connectedComponents() raises lots of warnings that say "block...[rdd_131_1, rdd_128_1, rdd_114_1] 16/11/18 08:04:16 WARN Executor: 3 block locks were not released by TID = 64: [rdd_145_0, rdd_131_0, rdd_148_0] 16/11/18 08:04:16 WARN Executor: 3 block ...
RDD-148