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恕我浅薄了,没见过Explant这个单词。 以我的经验来讲,你要问的是RDD和Expected Date RDD - Required delivery day - 是收货人要求的派送日期 Expected Date - 是结合实际情况后预估的可能派送的日期

一般来讲,对于陌生的名词,大家的第一个反应都是“What is it?”。 RDD是Spark的核心内容,在Spark的官方文档中解释如下:RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见,其中有两个关键词:f...

之前对RDD的理解是,用户自己选定要使用spark处理的数据,然后这些数据经过transaction后会被赋予弹性,分布特性的特点,具备这样特点的数据集,英文缩写就是RDD。 但RDD再怎么有特性,还是数据集,在理解里就像关系型数据库里的表,里面是存储...

Spark RDD的英文是Resilient Distributed Datasets,即弹性分布式数据集。通俗一点讲,Spark是做大数据处理的,RDD是其中极为重要的数据抽象,海量数据会被拆分为多个分片放在不同的集群节点上,RDD就是这些分布式数据的集合。在Spark Scala中,...

rdd这种对象都是spark的api,哪会有啥不同? 说不同的话,应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别。在本地跑时处理大文件比较费劲,可能容易内存溢出;集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量,否则影响集群分析的性能。

rdd这种对象都是spark的api,哪会有啥不同? 说不同的话,应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别。在本地跑时处理大文件比较费劲,可能容易内存溢出;集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量,否则影响集群分析的性能。

官网解释: RDD:A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. rdd是一个分布式的数据集,数据分散在分布式集群的各台机器上 A DataFrame is equivalent to a relational table in Spark SQL, and can be created u...

从运行层面来看,Transformation实际上是一种链式的逻辑Action,记录了RDD演变的过程。Action则是实质触发 Transformation开始计算的动作,由于在每个Transformation的过程中都有记录,所以每个RDD是知道上一个RDD是怎样转变为 当前状态的,所以...

rdd作为一个分布式的数据集,是分布在多个worker节点上的。如下图所示,RDD1有五个分区(partition),他们分布在了四个worker nodes 上面,RDD2有三个分区,分布在了三个worker nodes上面。

一般来讲,对于陌生的名词,大家的第一个反应都是“What is it?”. RDD是Spark的核心内容,在Spark的官方文档中解释如下:RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel.由此可见,其中有两个关键词:fault-to...

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