RDD是一个弹性的分布式的数据集，是spark的基本抽象，RDD是不可变的，并且它由多个partition构成（可能分布在多台机器上，可以存memory上，也可以存disk里等等），可以进行并行操作弹性：分布式计算时可容错不可变：一旦产生...

大数据里面一般是移动数据不是移动计算，所以数据本地化计算这样性能更高。defcompute(split:Partition,context:TaskContext):Iterator[T]RDD计算是对RDD里面的分区做计算，所以传入split:Partition对应的RDD特点第...

RDDAPI是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDDAPI的基础之上，我...

·速度快：Spark基于内存进行计算（当然也有部分计算基于磁盘，比如shuffle）。·容易上手开发：Spark的基于RDD的计算模型，比Hadoop的基于Map-Reduce的计算模型要更加易于理解，更加易于上手开发，实现各种复杂功能，比如二次排序...

Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统而分布式存储...

1rdd.collect().foreach{println}2rdd.take(10).foreach{println}//take(10)取前10个二、例子vallogData=sparkcontext.textFile(logFile,2).cache()logData.collect().foreach{println}...

而是之后再进行计算处理。窄依赖是在回溯过程中，会进行流水线优化，直到遇到上一个宽依赖，这时这些经过的窄依赖会形成一个Stage。2、转换的特征是先生成一个RDD，再进行处理；而窄依赖的特征是，会进行流水线优化。

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。...

“ARDD的研究表明油菜子生物柴油及相关混合物尤其适合在寒冷的冬天使用”，研究中油菜子可再生柴油的混合比例为冬季月份2%，春季和夏季月份5%，而油菜子可再生柴油则由75%的菜子油和25%的动物脂组成。混合柴油在低温下没有...

大数据技术体系庞大，包括的知识较多1、学习大数据首先要学习Java基础Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop，2、学习大数据必须学习大数据核心知识Hadoop生态系统;HDFS技术...