《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一3.6　惰性操作-低调大师

《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一3.6　惰性操作

2017-05-01 679

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第3章，第3.6节，作者[美]　穆罕默德·古勒（Mohammed Guller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.6　惰性操作

RDD的创建和转换方法都是惰性操作。当应用调用一个返回RDD的方法的时候，Spark并不会立即执行运算。比如，当你使用SparkContext的textFile方法从HDFS中读取文件时，Spark并不会马上从硬盘中读取文件。类似地，RDD转换操作（它会返回新RDD）也是惰性的。Spark会记录作用于RDD上的转换操作。

让我们考虑如下示例代码。

上面三行代码看起来很快就会执行完，哪怕textFile方法读取的是一个包含了10TB数据的文件。这其中的原因是当你调用textFile方法时，它并没有真正读取文件

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《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一3.5　API

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第3章，第3.5节，作者[美]　穆罕默德·古勒（MohammedGuller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.5　API 应用可以通过使用Spark提供的库获得Spark集群计算的能力。这些库都是用Scala编写的。但是Spark提供了各种语言的API。在本书编写之际，Spark API提供了如下语言的支持：Scala、Java、Python和R。可以使用上面的任何语言来开发Spark应用。也有其他语言（比如Clojure）的非官方支持。 Spark API主要由两个抽象部件SparkContext和弹性分布式数据集（RDD）构成。应用程序通过这两个部件和Spark进行交互。应用程序可以连接到Spark集群并使用相关资源。接下来

2017-05-02

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1.2　Spark初体验本节通过Spark的基本使用，让读者对Spark能有初步的认识，便于引导读者逐步深入学习。 1.2.1　运行spark-shell 要运行spark-shell，需要先对Spark进行配置。 1）进入Spark的conf文件夹： cd ~/install/spark-1.2.0-bin-hadoop1/conf 2）复制一份spark-env.sh.template，命名为spark-env.sh，对它进行编辑，命令如下： cp spark-env.sh.template spark-env.sh vim spark-env.sh 3）添加如下配置： export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1 export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1 4）启动spark-shell： cd ~/inst

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