将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素。源码中map算子相当于初始化一个RDD，新RDD叫做MappedRDD(this,sc.clean(f))。即：map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的...
RDD(ResilientDistributedDatasets)的定义是：弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作(如map、join和group...
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...
可选：key-value型的RDD是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的paritioner接口，控制Key分到哪个reduce。一个partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个...
(1)抽象类:RDD必然是由子类实现的，我们使用的直接使用其子类即可(2)Serializable:可以序列化(3)Logging：spark1.6可以使用，spark2.0之后不可以使用(4)T:存储各种数据类型(5)SparkContext(6)@...
RDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中...
a[N]一维按二维，行*列应能等于N.行=row,列=col,col=N/row.下面按二维形式直接输出：#include#includeintmain(){inta[12]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};intn=12;inti,j,...
RDD是弹性分布式数据集，数据集的概念比较强一点。容器可以装任意类型的可序列化元素（支持泛型）。RDD的缺点是无从知道每个元素的【内部字段】信息。意思是下图不知道Person对象的姓名、年龄等。DataFrame也是弹性分布式数据集，...
同时RDD支持多应用，例如通过RDD可以在同一个程序中同时使用批处理和流处理，这样实现所有模型中的数据共享和容错恢复，同样的，如果一个批处理需要整合多个处理类型，例如，一个应用可能需要SQL提取数据、外部接入数据，在数据...
RDD和DataSetDataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为Spark...
2024/6/17