【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
Spark RDD通过persist方法或cache方法可以将计算结果的缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD才会被缓存在计算节点的内存中并供后面重用。下面是persist方法或cache方法的函数定义： def persist(): this...
【赵渝强老师】Spark的容错机制：检查点
由于Spark的计算是在内存中完成，因此任务执行的生命周期lineage（血统）越长，执行出错的概念就会越大。Spark通过检查点Checkpoint的方式，将RDD的状态写入磁盘进行持久化的保存从而支持容错。如果在检查点之后有节点出现了问题，Spark只需要从检查点的位置开始重新执行lineage就可以了，这样就减少了开销。设置checkpoint的目录，可以是本地的文件夹，也可以是HDFS。....
【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
Spark RDD彼此之间会存在一定的依赖关系。依赖关系有两种不同的类型：窄依赖和宽依赖。 窄依赖：如果父RDD的每一个分区最多只被一个子RDD的分区使用，这样的依赖关系就是窄依赖； 宽依赖：如果父RDD的每一个分区被多个子RDD的分区使用，这样的依赖关系就是宽依赖。 map、filter、union等操作都是典型的窄依赖操作，...
【赵渝强老师】Spark中的RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。它由分区组成，每个分区被一个Spark的Worker从节点处理，从而支持分布式的并行计算。RDD通过检查点Checkpoint的方式提供自动容错的功能，并且具有位置感知性调度和可伸缩的特性。通过RDD也提供缓存的机制，可以极大地提高数据处理的速度。 &....
【赵渝强老师】Spark Streaming中的DStream
要开发Spark Streaming应用程序，核心是通过StreamingContext创建DStream。因此DStream对象就是Spark Streaming中最核心的对象。DStream的全称是Discretized Stream，翻译成中文是离散流。它是Spark Streaming对流式数据的基本数据抽象，或者说是Spark Streaming的数据模型。DStream的核心是通过时....
【赵渝强老师】Spark SQL的数据模型：DataFrame
通过SQL语句处理数据的前提是需要创建一张表，在Spark SQL中表被定义DataFrame，它由两部分组成：表结构的Schema和数据集合RDD，下图说明了DataFrame的组成。 从图中可以看出RDD是一个Java对象的数据集合，而Data...
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