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Hadoop概念学习系列之分布式数据集的容错性(二十七)

 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式: 1、数据检查点 2、记录数据的更新 我们面向的是大规模数据分析,数据检查点操作成本很高:需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源(在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量,而存储到磁盘则会降低应用程序速度)。所以,我们选择记录更新的方式。 但是,如果更新太多,记录更新成本也不低。因此,RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列转换记录下来(即Lineage),以便恢复丢失的分区。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5718799.html,如需转载请自行联系原作者

Spark shell的实例操作

1、 scala> val inFile = sc.textFile("./spam.data") 作用是将spam.data当作文本文件加载到Spark中,将spam.data文件中的每行作为一个RDD中的单独元素加载到Spark中,并返回一个名为inFile的RDD。 2、 scala> val inFile = sc.textFile([filepath]) 作用是,在本地模式下,可以将文件从本地直接加载。 3、 scala> import spark.SparkFiles; scala> val file = sc.addFile("spam.data") scala> val inFile = sc.textFile(SparkFiles.get("spam.data")) 作用是,让spam.data文件在所有机器上都有备份,使用了SparkContext类中的addFile函数。 4、 scala> val nums = inFile.map(x => x.split(' ').map(_.toDoubl...

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