Spark core 原理(一)

最新推荐文章于 2024-09-26 20:47:25 发布

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本文深入探讨了Sparkcore的核心概念——弹性分布式数据集（RDD）。详细解析了RDD的分布式存储特性，以及其基于内存的弹性计算模式。通过具体示例代码，展示了如何使用SparkContext进行数据读取、转换及计算，最后输出结果。

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Spark core 原理

1.弹性分布式数据集（RDD）

1.1概念

数据集：需要运算的数据集合
分布式的：
Spark加载的数据都是以分区的形式存储在各个节点上的，各个节点的分区组合在一起就是一个RDD，所以它是分布式的。
基于内存的（弹性的）：
Spark在进行数据的转换或者计算的时候都是在内存中完成的，如果内存资源不够的话，那么它就会在磁盘中进行计算。

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1.2程序解析

程序代码

package com.terry.sparkcore
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WorldCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("WorldCount")
      .setMaster("local[4]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val filePath="C:/Users/wwlh/Desktop/gitTest/window/test.java"
    val fileRdd = sc.textFile(filePath,4)
    val words = fileRdd.flatMap(lines => lines.split(" ")).filter(word => word!=" ")
    val wordcount = words.map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_)
    wordcount.foreach(x=>{println(x)})
    Thread.sleep(9999999)
    sc.stop()
  }

}

代码工作流程
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