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統計数理(2007) 第 55 巻第 1 号 143–157 c 2007 統計数理研究所 [研究ノート] RDD 調査における世帯内抽出法の比較実験 土屋 隆裕† (受付 2006 年 9 月 27 日;改訂 2006 年 11 月 14 日) 要旨 Random digit dialing 法による電話調査において,世帯内の回答者の抽出法として二通...
22 124 ## 三、操作RDD 23 125 24 126 RDD支持两种类型的操作:*transformations*(转换,从现有数据集创建新数据集)和*actions*(在数据集上运行计算后将值返回到驱动程序)。RDD中的所有转换操作都是惰性的,它们只是记住这些转换操作,但不会立即执行,只有遇到action操作后才会真正的进行计算,这类似于函数式编程中...
总的来说,Spark RDD方法执行流程原理是将数据集分成多个分区,通过RDD方法定义操作,将操作应用于每个分区中的数据,并生成新的RDD,将数据移动到需要计算的节点上,并在节点之间传递数据,最后将结果返回给驱动程序。 使用方法 创建RDD:可以从本地文件系统、HDFS、HBase、Cassandra、JSON、CSV 等多种数据源中创建 RDD。
于强调在五大期刊中出现的应用,对还未在五大上出现的多配置变量 RDD(RDD with assignment variables)、分位数 RDD、拐点回归设计(regression kink designs)、多断点RDD (RDD with multiple cutoffs)、远离断点处的处理效应的识别方法( methods for extrapolation away from the cutoff)、离散型配置变量 RDD 等新进展...
二,创建RDD 三,RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 WordCount 3.4 练习 四,RDD的依赖关系 4.1 窄依赖 4.2 宽依赖 4.3 Lineage 正文 一,RDD概述 1.1 什么是RDD 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...
和map类似,也是将一个RDD[U] 转换为 RRD[T]类型。但是需要用户提供一个方法 func:U => Seq[T] scala> var rdd:RDD[String]=sc.makeRDD(List("this is","good good")) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[124] at makeRDD at <console>:25 scala> var flatMapRDD:RDD...