Spark(8) -- SparkCore(2) -- RDD创建

最新推荐文章于 2024-10-19 14:23:25 发布
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本文详细介绍了Spark中RDD的创建方法，包括并行化集合、从外部存储系统读取以及通过算子转换。重点讨论了RDD的分区数目，强调了合理设置分区对性能的影响，并给出了分区数目的确定因素及其计算原则。

 如何将数据封装到RDD集合中，主要有两种方式：并行化本地集合（Driver Program中）和引用加载外部存储系统（如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Elasticsearch等）数据集。
在这里插入图片描述
官方文档：resilient-distributed-datasets-rdds

1. RDD的创建三种方式

如果需要创建我们的RDD，无非三种方式

  • 第一种方式创建RDD：由一个已经存在的集合创建，从集合中读取数据转化为RDD
val rdd1 = sc.parallelize(Array
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yufumatou的博客
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Wall_e_47的博客
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期末考试复习
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10-19 1092
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- **Spark Core**：基础框架，提供任务调度、内存管理、错误恢复等功能。 - **Spark SQL**：用于SQL查询和DataFrame/Dataset操作，支持HiveQL。 - **Spark Streaming**：处理连续数据流，支持微批处理模型。 - *...
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多级RecyclerView嵌套下的下载进度刷新方案 最近在做一个类似于应用市场的项目，其中首页用到的嵌套RecyclerView,由于涉及到下载进度刷新的问题，在此记录一下 原理简介 其实对于这种嵌套的RecyclerView中的进度刷新问题，其最本质的问题是找到需要刷新的控件然后把进度刷上去，根据这个思路我们就有了以下的一些代码。 实现 首先一般针对稍微复杂的布局，我们可以通过Recy...
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06-14 2776
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