RDD-077 搜索结果

宮瀬リコ 美緒みくる 紺野アミ[RDD-077]发行于2011-08-11时长121分钟出品商是プレステージ,RDD-077作品种子搜索下载,小坂めぐる[DPHN-152]发行于2011-10-25时长129分钟出品商是AVS collector’s,DPHN-152作品种子搜索下载

Stage查看Stage定义Stage中有两个重要属性,rdd和parents,分别记录的是切分处的RDD和父Stage信息,这一点结合我后面的例子更好理解。Stage有两个子类,ShuffleMapStage、ResultStage,两者分别增加了一个重要属性信息,如下stage .....

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

如果从外部创建RDD,比如从hdfs中读取数据,正常情况下,分区的数量和我们读取的文件的block块数是一致的,但是如果只有一个block块,那么分区数量是2.也就是说最低的分区数量是2 如果是集合并行化创建得到的RDD,分区的数量,默认的和最大可...

大数据学习之路77-RDD详细说明 什么是RDD 一个弹性可复原的分布式数据集, 弹性的意思就是可伸缩,数据可以放在内存当中也可以放在磁盘当中。 可复原就是数据如果在计算过程当中如果丢了,就会recompute,重计算。因为我们在处理数据的时候,...

RDD概念 RDD简介 什么是RDD? Spark的核心是建立在统一的抽象弹性分布式数据集(Resiliennt Distributed Datasets,RDD)之上的,这使得 Spark 的各个组件可以无缝地进行集成,能够在同一个应用程序中完成大数据处理。

RDD之间的依赖有两种:窄依赖( Narrow Dependency)和宽依赖( Wide Dependency)。 RDD是 Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成调度关系。通过对RDD的操作形成整个 Spark程序。 窄依赖指的是每一个 parent RDD的 Partition最多被 chil...

spark---深入了解RDD RDD的特点 RDD算子可以分为俩类 RDD是可以分区的 RDD是只读的 RDD是容错的 弹性分布式数据集 解释 总结RDD的五大属性 RDD的分类 从功能上分类为俩大类 从数据类型分为三类 特点 转换算子 map算子 flatMap算子 ...

next()).toIterator // 例子 val data: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(Array( ("zhangsan", 12), ("zhangsan", 23), ("zhangsan", 34), ("lisi", 25), ("lisi", 53), ("lisi", 45), ("wangwu", 56)...