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wordcount.toDebugString查看RDD的繼承鏈條所以廣義的講，對任何函數進行某一項操作都可以認為是一個算子，甚至包括求冪次，開方都可以認為是一個算子，只是有的算子我們用了一個符號來代
??spark提供了對數據的核心抽象——彈性分布式數據集（Resilient Distributed Dataset，簡稱RDD）。RDD是一個分布式的數據集合，數據可以跨越集群中的多個機器節點，被分
引言：在多臺機器上分布數據以及處理數據是Spark的核心能力，即我們所說的大規模的數據集處理。為了充分利用Spark特性，應該考慮一些調優技術。本文每一小節都是關于調優技術的，并給出了如何實現調優的必
寫Spark代碼的時候經常發現rdd沒有reduceByKey的方法，這個發生在spark1.2及其以前對版本，因為rdd本身不存在reduceByKey的方法，需要隱式轉換成PairRDDFunct
一、RDD的依賴關系 RDD的依賴關系分為兩類：寬依賴和窄依賴。我們可以這樣認為： （1）窄依賴：每個parent RDD 的 partition 最多被 child RDD 的一個partitio
spark建立在抽象的RDD上，把不同處理的數據的需求轉化為RDD，然后對RDD進行一系列的算子運算，從而得到結果。RDD是一個容錯的，并行的數據結構，可以將數據存儲到磁盤和內存中，并能控制數據分區，
簡介 ??Spark SQL提供了兩種方式用于將RDD轉換為Dataset。 使用反射機制推斷RDD的數據結構 ??當spark應用可以推斷RDD數據結構時，可使用這種方式。這種基于反射的方法可以
保存Key/Value對的RDD叫做Pair RDD。1.創建Pair RDD:1.1 創建Pair RDD的方式：很多數據格式在導入RDD時，會直接生成Pair RDD。我們也可以使用map()來將
學習spark任何技術之前，請先正確理解spark，可以參考：正確理解spark以下對RDD的三種創建方式、單類型RDD基本的transformation api、采樣Api以及pipe操作進行了py
[TOC] Spark算子概述 RDD：彈性分布式數據集，是一種特殊集合、支持多種來源、有容錯機制、可以被緩存、支持并行操作，一個RDD代表多個分區里的數據集。 RDD有兩種操作算子： T
