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预先数据分区会导致至少一个RDD不发生数据混洗
admin 2018-09-28

  RDD是分布式、加载不成变的数据集,对应每个分区,我间接给出一个compute的task ,那么对应的这个计较就能够分发到数据存储的机械上。大数据学习网站关于弹性:因为RDD有容错机制(persist or cache or checkpoint),当使命计较失败,能够从头进行计较,这个特征我理解为弹性的。大数据学习网站

  关于依赖关系集的理解:RDD是笼统出来的模子,RDD的两个操作分类一个是Transformation ,另一个是Action,只要Action操作之后,才会进行真正的计较;那么其他大量的Transformation 操作是干嘛的呢?莫非是看戏的?对,小我理解,那些Transformation 操作就是记实一系列的依赖关系,map---flatmap----groupBykey---count等等,这些都是一系列的瞬时计较形态,记实上级RDD操作的暂态,只要碰到Action操作才真正的进行就是。

  Spark是加州伯克利分校的一个数据阐发栈,号称能够一栈式处理大数据的问题,包罗但不限于图计较、大数据学习网站流计较、机械进修等。那么为什么spark会成长速度这么快呢?

  次要是由于spark有主要的东西,一个RDD(弹性分布式数据集 Resilience Distributed set),另一个就是DAG(使命的切分根据),不是东西,是基于内存计较,而不是基于内存存储计较。

  关于分区器,spark一共供给的两种分区器,一个是hash 分区器,另一个是page 分区器;默认利用hash 分区器,那么为什么需要hash分区器呢?spark的这些RDD在计较的过程也是具有数据混洗的,也就是shuffle,否则groupBYKey,聚不到一路还叫group吗?那么多台机械之间数据混洗是需要大量的时间和机能的耗损的。

  大数据进修培训哪里好?既然是进修,那手艺课程该当是主要的参考部门了。我是在千锋进修的大数据,感受还不错,此刻是学到spark部门了,能够就此分享一下我对spark手艺的理解。

  spark优化,就考虑了hash分区器,对于二元操作,事后数据分区会导致至多一个RDD不发生数据混洗,若是第二个RDD利用不异的分区体例,而且他们还缓具有同样的机械上,那么就不会发生数据的混洗了。