Spark-继续RDD

2016-04-20 627 收藏

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：

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Spark-快速上手

快速上手 Spark 的交互式 shell( 用 Python 或Scala) 介 绍 它的 API 。当演示如何在 Java, Scala 和 Python 写独立的程序 时 ，看 编 程指南里完整的参考。依照 这 个指南，首先从 Spark 网站下 载 一个 Spark 发 行包。因 为 我 们 不会使用 HDFS ，你可以下 载 任何 Hadoop 版本的包。使用 Spark Shell。Spark 的 shell 作 为 一个强大的交互式数据分析工具，提供了一个 简单 的方式来学 习 API 。它可以使用 Scala( 在 Java 虚 拟 机上 运 行 现 有的 Java 库 的一个很好方式 ) 或 Python 。在 Spark目 录 里使用下面的方式开始 运 行： ./bin/spark-shell Spark 最主要的抽象是叫Resilient Distributed Dataset(RDD) 的 弹 性分布式集合。RDDs 可以使用 Hadoop InputFormats(例如 HDFS 文件) 创 建，也可以从其他的 RDDs 转换 。 让 我 们 在Spark 源...

2016-04-20

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Spark-rdd的持久化

Spark 最重要的一个功能是它可以通 过 各种操作（ operations ）持久化（或者 缓 存）一个集合到内存中。当你持久化一个 RDD 的 时 候，每一个 节 点都将参与 计 算的所有分区数据存 储 到内存中，并且 这 些 数据可以被 这 个集合（以及 这 个集合衍生的其他集合）的 动 作（ action ）重复利用。 这 个能力使后 续 的 动 作速度更快（通常快 10 倍以上）。 对应 迭代算法和快速的交互使用来 说 ， 缓 存是一个关 键 的工具。你能通 过 persist() 或者 cache() 方法持久化一个 rdd 。首先，在 action 中 计 算得到 rdd ；然后，将其保存在每个 节 点的内存中。Spark的 缓 存是一个容 错 的技 术 -如果RDD的任何一个分区 丢 失，它 可以通 过 原有的 转换 （ transformations ）操作自 动 的重复 计 算并且 创 建出 这 个分区。此外，我 们 可以利用不同的存 储级别 存 储 每一个被持久化的RDD。例如，它允 许 我 们 持久化 集合到磁盘上、将集合作为序列化的 Java 对象持久化到内存...

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