# Apache spark系列技术直播# 第五讲【 Spark RDD编程入门 】

简介: 主讲人:王道远(健身) 阿里巴巴计算平台EMR技术专家 直播时间:2018.12.13(本周四)19:00 - 20:00 内容提要:本次讲座主要涵盖Spark RDD编程入门基础,包括: Spark、RDD简介 RDD API简介 打包与spark-submit 性能分析与调优基础 ppt链接:https://yq.

主讲人:王道远(健身) 阿里巴巴计算平台EMR技术专家

直播时间:2018.12.13(本周四)19:00 - 20:00

内容提要:本次讲座主要涵盖Spark RDD编程入门基础,包括:

  1. Spark、RDD简介
  2. RDD API简介
  3. 打包与spark-submit
  4. 性能分析与调优基础

ppt链接:https://yq.aliyun.com/download/3142
视频链接:https://yq.aliyun.com/live/720

加入Apache Spark中国技术交流钉钉群与大牛交流经验

_2018_12_05_4_48_20_meitu_1

相关文章
|
12月前
|
消息中间件 OLAP Kafka
Apache Doris 实时更新技术揭秘:为何在 OLAP 领域表现卓越?
Apache Doris 为何在 OLAP 领域表现卓越?凭借其主键模型、数据延迟、查询性能、并发处理、易用性等多方面特性的表现,在分析领域展现了独特的实时更新能力。
913 9
|
11月前
|
消息中间件 监控 Java
Apache Kafka 分布式流处理平台技术详解与实践指南
本文档全面介绍 Apache Kafka 分布式流处理平台的核心概念、架构设计和实践应用。作为高吞吐量、低延迟的分布式消息系统,Kafka 已成为现代数据管道和流处理应用的事实标准。本文将深入探讨其生产者-消费者模型、主题分区机制、副本复制、流处理API等核心机制,帮助开发者构建可靠、可扩展的实时数据流处理系统。
897 4
|
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。
684 0
|
存储 SQL 缓存
Apache Doris & SelectDB 技术能力全面解析
本文将对 Doris & SelectDB 适合的分析场景和技术能力进行概述解析
2178 1
Apache Doris & SelectDB 技术能力全面解析
|
安全 Apache 数据库
【倒计时3天】NineData x Apache Doris x 阿里云联合举办数据库技术Meetup,5月24日深圳见!
5月24日,NineData联合Apache Doris与阿里云在深圳举办数据库技术Meetup。活动聚焦「数据实时分析」与「数据同步迁移」两大领域,邀请行业专家分享技术趋势、产品实践及解决方案,助力企业构建高效安全的数据管理体系。时间:14:00-17:30;地点:深圳新一代产业园2栋20楼会议室。线下名额有限(80人),速报名参与深度交流!
382 1
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
|
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。
863 15
|
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。
497 0
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
|
存储 分布式计算 druid
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
553 1
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
|
分布式计算 大数据 Apache
利用.NET进行大数据处理:Apache Spark与.NET for Apache Spark
【10月更文挑战第15天】随着大数据成为企业决策和技术创新的关键驱动力,Apache Spark作为高效的大数据处理引擎,广受青睐。然而,.NET开发者面临使用Spark的门槛。本文介绍.NET for Apache Spark,展示如何通过C#和F#等.NET语言,结合Spark的强大功能进行大数据处理,简化开发流程并提升效率。示例代码演示了读取CSV文件及统计分析的基本操作,突显了.NET for Apache Spark的易用性和强大功能。
572 1

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多