3spark工作原理与RDD介绍

zhchzh1000 2023-01-12 18:48:27

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Spark核心编程：Spark基本工作原理与RDD
一、spark工作原理 1、分布式 2、主要基于内存（少数情况基于磁盘） 3、迭代式计算 二、RDD以及其特点 1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。 2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集） 3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；.
【Spark】（三）Spark 架构原理和RDD使用详解_spark rdd 原理图(1)
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
Spark---RDD介绍
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。简单的来说，RDD在程序中就是一个包含数据和逻辑的抽象类。RDD是一个最小计算单元。
Spark 工作原理及核心RDD 详解
一、Spark 是什么　 　Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用分布式并行计算框架。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但和MapReduce 的最大不同之处在于Spark是基于内存的迭代式计算——Spark的Job处理的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，除此之外，一个MapReduce 在计
spark学习3：RDD运行原理
1.RDD设计背景 为了解决 MapReduce的 频繁磁盘IO开销， 序列化和反序列化的开销，因为从磁盘读取数据转换为对象 需要反序列化， 在对象落磁盘时候 需要序列化
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