彈性分散式數據集（Resilient Distributed Dataset，RDD）是 Spark 中的核心概念。
本質是一個泛型的數據對象，可以理解為數據容器，本身是一個複合型的數據結構
基本介紹
- 中文名：彈性分散式數據集
- 外文名：Resilient Distributed Dataset
- 縮寫：RDD
彈性分散式數據集（Resilient Distributed Dataset，RDD）是 Spark 中的核心概念。
彈性分散式數據集（Resilient Distributed Dataset，RDD）是 Spark 中的核心概念。
本質是一個泛型的數據對象，可以理解為數據容器，本身是一個複合型的數據結構
彈性分散式數據集（Resilient Distributed Dataset，RDD）是 Spark 中的核心概念。本質是一個泛型的數據對象，可以理解為數據容器，本身是一個複合型的數據結構彈性分散式數據集（Resilie...
RDD(Resilient Distributed Datasets)，彈性分散式數據集， 是分散式記憶體的一個抽象概念，RDD提供了一種高度受限的共享記憶體模型，即RDD是唯讀的記錄分區的集合，只能通過在其他RDD執行確定的轉換操作（如map、join和group by）而創建，然而...
Scala版）》成體系的介紹了Spark大數據編程技術，本書分為三個部分共10章，從“Spark環境介紹”開始（包括Spark的背景和運行架構），以“Spark編程入門基礎”為承接（包括Scala語言編程基礎、Scala面向對象編程和彈性分散式數據集編程）、...
第3章Spark RDD彈性分散式數據集60 3.1RDD簡介60 3.2RDD的創建方式61 3.2.1從檔案系統載入數據創建RDD61 3.2.2通過並行集合創建RDD62 3.3RDD的處理過程63 3.3.1轉換運算元63 3.3.2行動運算元67 3.3.3編寫WordCount詞頻統計...
如何配置一個Spark集群，如何在互動模式下運行第1個Spark作業，如何在Spark集群上構建一個生產級的脫機/獨立作業，如何與Spark集群建立連線和使用SparkContext，如何創建和保存RDD（彈性分散式數據集），如何用Spark分散式處理數據，如何設定...
12.3.1彈性分散式數據集(199)12.3.2RDD模型的優點(200)12.3.3Spark DAG(201)12.4Spark編程模型(202)12.4.1Spark初始化(203)12.4.2RDDs(203)12.4.3Shared Variables(205)12.5Spark相關組件(207)12.6Spark套用實例(208)...
全書共14章，分別為大數據概述、Hadoop簡介及安裝部署、HDFS、MapReduce計算框架、Hive數據倉庫、HBase分散式資料庫、Spark基礎、Spark RDD彈性分散式數據集、Spark SQL、Spark Streaming實時計算框架、Spark Streaming與Flume、Kafka的整合、Spark...
Spark針對持續性數據流的抽象稱為DStream（DiscretizedStream），一個DStream是一個微批處理（micro-batching）的RDD（彈性分散式數據集）；而RDD則是一種分散式數據集，能夠以兩種方式並行運作，分別是任意函式和滑動視窗數據的轉換。Apache ...
第3章 Spark RDD彈性分散式數據集 3.1 什麼是RDD 3.2 創建RDD 3.3 RDD的運算元 3.4 RDD的分區 3.5 RDD的依賴 3.6 RDD的持久化 3.7 RDD的檢查點 3.8 共享變數 3.9 案例分析：Spark RDD實現單詞計數 3.10 案例...
6.3 彈性分散式數據集（RDD） 122 6.4 編寫執行第一個Spark程式 124 6.4.1 硬體需求 125 6.4.2 基本軟體安裝 125 6.4.3 配置Spark集群 127 6.4.4 用Scala編寫Spark作業 129 6.4.5 用Java編寫Spark作業 132 6.5 故障...
(3)Spark：Spark的核心思想是使用數據集的轉換圖(DAG結構)來表達一個完整的數據處理過程，DAG中的頂點表示彈性分散式數據集(resilient distributed dataset，RDD)，邊表示轉換操作。RDD是對疊代計算中反覆使用的中間數據集的一種抽象，表示...
3.2.2 彈性分散式數據集 41 3.2.3 Spark 環境43 3.2.4 變換和動作44 3.2.5 RDD 中的並行度46 3.2.6 延遲評估 49 3.2.7 譜系圖50 3.2.8 序列化 51 3.2.9 在 Spark 中利用 Hadoop檔案格式 52 3.2.10...
9.3 Spark和彈性分散式數據集 231 9.3.1 SparkContext對象 231 9.3.2 創建RDD 232 9.3.3 更多創建RDD的方法 233 9.3.4 RDD操作 233 9.4 MLlib簡介 235 9.4.1 MLlib功能 235 9.4.2 MLlib特殊數據類型 ...
1.1.1 彈性分散式數據集 RDD 是DPark 的核心概念，是DPark 使用的一種數據模型，RDD 的一個重要特徵就是在計算過程中，一個RDD 可以在不同的並行循環中被重複利用。RDD 是一種支持容錯、可進行並行計算的元素集合。一個RDD 由多個...
1.3.4 彈性分散式數據集 8 1.3.5 廣播變數和累加器 12 1.4 SchemaRDD 13 1.5 Spark data frame 13 1.6 Spark Scala編程入門 14 1.7 Spark Java編程入門 17 1.8 Spark Python編程入門 19 1.9 Spark R編程...
1.3.3 彈性分散式數據集 6 1.3.4 廣播變數和累加器 10 1.4 Spark Scala 編程入門 11 1.5 Spark Java 編程入門 14 1.6 Spark Python 編程入門 17 1.7 在Amazon EC2 上運行Spark 18 1.8 小結 23 第2 章 設計機器學習...
第2章 彈性分散式數據集 2.1 RDD的內部運行方式 2.2 創建RDD 2.3 全局作用域和局部作用域 2.4 轉換 2.5 操作 2.6 小結 第3章 DataFrame 3.1 Python到RDD之間的通信 3.2 Catalyst最佳化器刷新 3.3 利用DataFrame加速PySpark ...
2.2.3 彈性分散式數據集的概念 2.3基礎RDD行為和轉換 2.3.1 使用用map轉換 2.3.2 使用distinct和flatMap 轉換 2.3.3 使用sample、take和takeSample操作獲取RDD的元素 2.4 Double RDD功能 2.4.1 Double RDD基本統計 2.4.2...
適用場景：離線大批量數據處理；不需要多次疊代 Spark 由UC Berkley AMP Lab，Apache基金會發起，專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。它基於記憶體計算的並行計算框架，使用記憶體來存儲數據，RDD(彈性分散式數據集)，用戶可以指定...