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spArk rDD

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...

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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.map(_.replaceAll("要过滤的单词", "要替换的单词")), 把字符串中药过滤的单词替换为要替换的单词, 要替换的单词可以为空字符串 rdd.filter(!_.contains("要过滤的单词")), 将包含 要过滤的单词的字符串去掉

这个应该没有限制吧

可以当做一个容器, 比如说 List这样的容器, 是存放数据的, 然后可以通过 rdd 的api对数据进行计算, 还有数据在rdd中是有好多个partition的, 这样可以将一个rdd的数据分成好多个partition 来进行并行计算。

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...

Spark是以RDD概念为中心运行的。RDD是一个容错的、可以被并行操作的元素集合。创建一个RDD有两个方法:在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合;从外部存储系统中引用一个数据集。RDD的一大特性是分布式存储,分布式存储在最大的好处是可以让...

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。

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spark局限是什么 5.什么情况下适合使用Spark

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