高流量网站开发框架经验,0基础1小时网站建设教程,中山网站软件,搜索大全戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦#xff01;为什么要学习Spark#xff1f;作为一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展广泛使用的MapReduce计算模型#xff0c;而且高效地支持更多的计算模式#xff0c;包括交互式查询和流处理。Spark的一个重要特点就是能够在内存中… 戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦为什么要学习Spark作为一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展广泛使用的MapReduce计算模型而且高效地支持更多的计算模式包括交互式查询和流处理。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算Spark依然比MapReduce更加高效。优势如此明显的Spark是不是要好好学习一下呢1Q学了Spark有什么用呢A首先说一下Spark的优势1、 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下Spark可以比Hadoop快100倍在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。2、通过建立在Java、Scala、Python、SQL应对交互式查询的标准API以方便各行各业使用同时还含有大量开箱即用的机器学习库。 3、与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容因此机构可以无缝迁移。 4、方便下载和安装。方便的ShellREPL: Read-Eval-Print-Loop可以对API进行交互式的学习。 5、借助高等级的架构提高生产力从而可以讲精力放到计算上。所以总结一下就是简单快速兼容性好功能强大。不用再将注意力放在框架上而是集中于业务逻辑所以在大数据中Spark很受欢迎学习Spark符合市场需求。2Q怎么运行SparkALocal本地模式、Spark独立集群、Mesos、Yarn-Standalone、Yarn-Client3QSpark Api语言支持A1Scala2Java3Python4QRDD弹性分布式数据集是A只读的、分块的数据记录集合可以通过读取来不同存储类型的数据进行创建、或者通过RDD操作生成map、filter操作等使用者只能控制RDD的缓存或者分区方式RDD的数据可以有多种类型存储方式(可序列化存在内存或硬盘中) 5Q用DataFrame对数据进行处理然后转成RDD调用saveAsTextFile方法保存在HDFS上然后出现了400个文件但只有6条数据大部分文件都是空的调用RDD的partitions方法有400个partition也就是一个partition写了一个文件而空的partition写成了空的文件能不能不写空的文件A修改分区就行了val rdd1 sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))# 查看分区数rdd1.partitions.length# 改成1个分区val rdd2 rdd1.repartition(1)rdd2.partitions.length小伙伴们冲鸭后台留言区等着你关于Spark今天你学到了什么还有哪些不懂的除此还对哪些话题感兴趣快来留言区打卡啦留言方式打开第XX天答……同时欢迎大家搜集更多问题投稿给我们风里雨里留言区里等你~福利1、扫描添加小编微信备注“姓名公司职位”加入【云计算学习交流群】和志同道合的朋友们共同打卡学习2、公众号后台回复白皮书获取IDC最新数据白皮书整理资料推荐阅读Docker一个傲娇的男人做了中台就不会死吗每年至少40%开发资源是被浪费的AI“生死”落地谁有资格入选AI Top 30案例Python爬取B站5000条视频揭秘为何千万人为它流泪最前沿堪比Emc2Al-GA才是实现AGI的指标性方法论Zend 创始人欲创建 PHP 方言暂名为 P鸿蒙 OS 面世中国首个开源协议诞生 | 开发者周刊真香朕在看了
