66问答网
所有问题
当前搜索:
spark map嵌套
如何用
Spark
来实现已有的
Map
Reduce程序
答:
Spark中与上述Mapper,Reducer对应的实现只要一行代码: val lengthCounts = lines.
map
(line => (line.length, 1)).reduceByKey(_ + _)
Spark的
RDD API有个reduce方法,但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是Hadoop
Map
Reduce的行为,Spark中与之对应的是ReduceByKey。 另外,Reducer的Reduce方法...
rxjava中
map
和flatmap 有什么区别
答:
spark
map
flat
Map
flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途 map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换,
2分钟读懂Hadoop和
Spark的
异同
答:
同时,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。
Spark
,则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。两者可合可分 Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外,还提供了叫做
Map
Reduce的数据处理功能。所以这里我们...
为什么
Spark
发展不如Hadoop
答:
RDD可以被驻留在RAM中,往后的任务可以直接读取RAM中的数据;同时分析DAG中任务之间的依赖性可以把相邻的任务合并,从而减少了大量不准确的结果输出,极大减少了HarddiskI/O,使复杂数据分析任务更高效。从这个推算,如果任务够复杂,
Spark
比
Map
/Reduce快一到两倍。其次,Spark是一个灵活的运算框架,适合做...
2 分钟读懂大数据框架 Hadoop 和
Spark 的
异同
答:
同时,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。
Spark
,则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。2、两者可合可分 Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外,还提供了叫做
Map
Reduce的数据处理功能。所以这里...
2分钟读懂Hadoop和
Spark的
异同
答:
同时,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。
Spark
,则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。两者可合可分 Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外,还提供了叫做
Map
Reduce的数据处理功能。所以这里我们...
Hadoop,
Map
Reduce,YARN和
Spark的
区别与联系
答:
首先,一个job具体启动多少个
map
,是由你配置的inputformat来决定的。inputformat在分配任务之前会对输入进行切片。最终启动的map数目,就是切片的结果数目。具体来看一、如果使用是自定义的inputformat,那么启动多少个map,是由你实现的publicInputSplit[]getSplits(JobConfjob,intnumSplits)方法决定的,...
Spark
VS Hadoop有哪些异同点
答:
同时,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。
Spark
,则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,它并不会进行分布式数据的存储。2、两者可合可分 Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外,还提供了叫做
Map
Reduce的数据处理功能。所以这里...
Spark
中JavaPairDStream的
map
ToPair和transformToPair区别是?_百度知...
答:
def
map
ToPair[K2, V2](f: PairFunction[T, K2, V2]): JavaPairDStream[K2, V2]Return a new DStream by applying a function to all elements of this DStream.def transformToPair[K2, V2](transformFunc: Function2[R, Time, JavaPairRDD[K2, V2]]): JavaPairDStream[K2, V2]Retur...
为什么
Spark
比
Map
Reduce快?
答:
其实Spark和
Map
Reduce的计算都发生在内存中,区别在于:MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘,然后还要读取磁盘,从而导致了频繁的磁盘IO。Spark则不需要将计算的中间结果写入磁盘,这得益于
Spark的
RDD(弹性分布式数据集,很强大)和DAG(有向无环图),其中DAG记录了job的stage以及在job执行过程中父...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜