spark rdd,spark和hadoop的区别

spark rdd,spark和hadoop的区别

1.2RDD的属性1.3RDD的字数统计图2.如何创建RDD2.1通过读取文件生成2.2通过并行化创建RDD2.3其他方法3.RDD编程API3.1转换3.2动作3.3依赖RDD、Spark整个系统基本抽象极其简单：数据集+运算符。 一旦理解了这两个基本元素的内涵并使用常用的计算机实践，您就可以自行推导出后续的调度优化和派生概念（例如分区方法、宽度和窄依赖关系）。

总结一句话，RDDis是一个抽象，它是Spark对分布式数据集的抽象。它用于包含所有内存和磁盘数据。在Spark中，RDD代表弹性分布式数据集。 它是Spark的核心概念之一。 RDD是分布式内存中不可变的分区数据集，可以并行操作。 RDDisSpar

Spark的核心构建在统一的抽象弹性分布式数据集（RDD）上，它允许Spark的各个组件无缝集成，并可以在同一个应用程序中完成大数据处理newRDD（oneParent：org.apache.spark.rdd.RDD[_]）（implicitarg0：ClassManifest[T]）构造一个RDD，仅与一个父newRDD一对一依赖（sc：SparkCon

￣□￣｜｜ 1.1Sparkcore组件spark的核心是SparkCore。上面的SparkSqli连接到结构化查询，例如Hive。SparkStreaming连接到流式计算。后两者也主要用于科学任务，但它们对基本RDD的重复计算修改了上图的RDD计算架构，以获得如下图所示的优化结果：RDD架构优化化2.尽可能早地过滤获得初始RDD后，应该考虑尽可能早地过滤掉不需要的数据，然后减少内存使用

∩０∩ RDDisResilientDistributedDatasets的全称。它是分布式内存抽象，代表一组只读记录分区。它只能通过其他RDD转换来创建。因此，RDD支持丰富的转换操作。第3和第5种RDD类型：ShuffledRDD、从RDD转换并通过Shuffle重新划分区域操作，SparkShuffle类似于MapReduce过程中Map阶段和Reduce阶段的Shuffle；4.浅蓝色矩形框表示对RDD函数的调用，如上图