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Spark源码分析 – Dependency

Dependency 依赖, 用于表示RDD之间的因果关系, 一个dependency表示一个parent rdd, 所以在RDD中使用Seq[Dependency[_]]来表示所有的依赖关系 Dependency的base class 可见Dependency唯一的成员就是rdd, 即所依赖的rdd, 或parent rdd /** * Base class for dependencies. */ abstract class Dependency[T](val rdd: RDD[T]) extends Serializable Dependency分为两种, narrow和shuffle NarrowDependency 先看看比较简单的narrow 定义, parent RDD中的每个partition最多被child RDD中的一个partition使用, 即不需要shuffle 更直白点, 就是Narrow只有map, partition本身范围不会改变, 一个parititon经过transform还是一个partition, 虽然内容发生了变化, 所以可以在local...

《Spark核心技术与高级应用》——1.3节本章小结

本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第1章,第1.3节本章小结,作者于俊 向海 代其锋 马海平,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.3 本章小结大数据以及相关的概念、技术是业界和学界最近关注的热点,Spark在其中扮演了非常重要的角色。本书首先对Spark大数据框架进行了简单的介绍,展示了蓬勃发展的Spark大数据相关的特点和用途,揭开了Spark整个生态环境的神秘面纱。并在此基础上,向读者介绍了基于Spark的重要扩展,包括Spark SQL和DataFrame、Spark Streaming、MLlib和ML、GraphX、SparkR,使读者对Spark能做什么有个初步的了解。

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