Spark-继续RDD

简介: 接着上篇博客的rdd的transformation有这么多常用的API: 另一个action也有很多API:

接着上篇博客的rdd的transformation有这么多常用的API:
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述

另一个action也有很多API:

这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述

目录
相关文章
|
SQL 消息中间件 分布式计算
大数据-84 Spark 集群 RDD创建 RDD-Transformation操作算子 详解(一)
大数据-84 Spark 集群 RDD创建 RDD-Transformation操作算子 详解(一)
153 5
|
分布式计算 大数据 数据处理
大数据-84 Spark 集群 RDD创建 RDD-Transformation操作算子 详解(二)
大数据-84 Spark 集群 RDD创建 RDD-Transformation操作算子 详解(二)
139 4
|
存储 缓存 分布式计算
大数据-83 Spark 集群 RDD编程简介 RDD特点 Spark编程模型介绍
大数据-83 Spark 集群 RDD编程简介 RDD特点 Spark编程模型介绍
156 4
|
11月前
|
存储 分布式计算 并行计算
【赵渝强老师】Spark中的RDD
RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心数据模型,支持分布式并行计算。RDD由分区组成,每个分区由Spark Worker节点处理,具备自动容错、位置感知调度和缓存机制等特性。通过创建RDD,可以指定分区数量,并实现计算函数、依赖关系、分区器和优先位置列表等功能。视频讲解和示例代码进一步详细介绍了RDD的组成和特性。
195 0
|
8月前
|
分布式计算 Spark
【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用,如map、filter操作;宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用,如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成,而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
323 15
|
8月前
|
存储 缓存 分布式计算
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
Spark RDD通过`persist`或`cache`方法可将计算结果缓存,但并非立即生效,而是在触发action时才缓存到内存中供重用。`cache`方法实际调用了`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。RDD缓存可能因内存不足被删除,建议结合检查点机制保证容错。示例中,读取大文件并多次调用`count`,使用缓存后执行效率显著提升,最后一次计算仅耗时98ms。
173 0
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
|
存储 缓存 分布式计算
大数据-89 Spark 集群 RDD 编程-高阶 编写代码、RDD依赖关系、RDD持久化/缓存
大数据-89 Spark 集群 RDD 编程-高阶 编写代码、RDD依赖关系、RDD持久化/缓存
140 4
|
JSON 分布式计算 大数据
大数据-85 Spark 集群 RDD创建 RDD-Action Key-Value RDD详解 RDD的文件输入输出
大数据-85 Spark 集群 RDD创建 RDD-Action Key-Value RDD详解 RDD的文件输入输出
136 1
|
分布式计算 Java 大数据
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
138 0
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
135 0

热门文章

最新文章