大数据Spark RDD持久化和Checkpoint
1 缓存函数在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率。可以将RDD数据直接缓存到内存中，函数声明如下：但是实际项目中，不会直接使用上述的缓存函数&a...
大数据Spark RDD 函数 2
4.4 聚合函数在数据分析领域中，对数据聚合操作是最为关键的，在Spark框架中各个模块使用时，主要就是其中聚合函数的使用。4.4.1 集合中聚合函数回顾列表List中reduce聚合函数核心概念：聚合的时候，往往需要聚合中间临时变量。查看列表List中聚合函数reduce和fold源码如下：通过代...
大数据Spark RDD 函数 1
1 函数分类有一定开发经验的读者应该都使用过多线程，利用多核 CPU 的并行能力来加快运算速率。在开发并行程序时，可以利用类似 Fork/Join 的框架将一个大的任务切分成细小的任务，每个小任务模块之间是相互独立的，可以并行执行，然后将所有小任务的结果汇总起来，得到最终的结果。一个非常好的例子便是...
大数据Spark RDD介绍
1 RDD 定义对于大量的数据，Spark 在内部保存计算的时候，都是用一种叫做弹性分布式数据集（ResilientDistributed Datasets，RDD）的数据结构来保存的，所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。在Spark开山之作Resilient Distribut...
[帮助文档] 如何使用SparkRDDAPI开发离线作业
本文介绍Spark如何访问SLS。
[帮助文档] 如何在使用SparkShell和RDD（新）_EMR on ECS_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)
本文为您介绍如何使用Spark Shell，以及RDD的基础操作。
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