RDD基本概念

RDD是弹性分布式数据集,即一个RDD代表一个被分区的只读数据集。一个RDD的生成只有两种途径,一是来自于内存集合和外部存储系统,另一种是通过转换操作来自于其他RDD,比如map、filter、joi

RDD的5大特点

1）有一个分片列表，就是能被切分，和Hadoop一样，能够切分的数据才能并行计算。 一组分片（partition），即数据集的基本组成单位，对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决

RDD概念

1. 设计背景 存在的问题 1. 许多迭代式算法(ML、图算法等)和交互式数据挖掘工具，共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果。 2. 目前的MR框架都是把中间结果写入到HDFS，带

【Spark | Spark-Core篇】RDD（弹性分布式数据集）概述

1. 什么是RDD 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。 代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区

Spark Core----RDD详解

为什么需要RDD 分布式计算需要： 分区控制（多台机器并行计算，将一份数据分成多份，在不同机器上执行）Shuffle控制（不同分区数据肯定需要进行相关的关联，不同分区进行数据传输叫Shuffle控

什么是RDD

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

Spark核心RDD详解（设计与运行原理，分区，创建，转换，行动与持久化）

RDD设计背景与概念 在实际应用中，存在许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，这些应用场景的共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶

RDD是什么？

前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术

RDD简介

RDD概念 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，是spark core的底层核心，它代表一个不可变、可分区、里面

RDD简介与基础编程

1. 什么是RDD？ 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。在代码中，RDD是一个抽象类，他代表着一个弹性的、

【Spark】RDD概念、特点、属性、常见操作、缓存级别

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想了解RDD，看这一篇文章就够了---SparkCore之RDD详解（史上最易懂）

文章目录 1、 什么是RDD2、RDD的主要属性3、RDD的3种创建方式4、RDD的算子分类5、RDD的持久化/缓存5.1、持久化/缓存API详解5.2、持久化存储级别5.3、总结

RDD详解

一、RDD的核心 RDD提供了一个抽象的数据模型，不比担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换操作（函数），不同RDD之间的转换操作之间还可以形成依赖关系，进而实现管道化，从而

gRPC

转载：https://blog.csdn.net/weiwangchao_/article/details/82023191 概述 gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立

什么是 gRPC?

文章目录 gRPC 介绍概述协议缓冲区使用 协议缓冲区版本 gRPC 介绍 这篇文章介绍了 gRPC 和 protocol buffers。 gRPC 可以使用 prot