Spark API RDD入门指南
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"Spark API RDD 是一份针对初学者的PDF文档,主要介绍Spark中的核心概念——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)。它提供了Spark 1.0.2版本的Python API文档,详细阐述了RDD的使用方法和操作。" 在Spark中,RDD是基本的数据抽象,它代表了一个不可变的、分区的数据集合,可以在并行环境中进行操作。RDD具有容错性,当某个计算节点失败时,可以从其他节点重新计算丢失的数据。 1. **RDD实例化**: `__init__(self, jrdd, ctx, jrdd_deserializer)`:创建一个RDD对象,`jrdd`是JavaRDD对象,`ctx`是SparkContext,`jrdd_deserializer`用于反序列化JavaRDD中的数据。 2. **唯一标识**: `source_codeid(self)`:返回RDD在当前SparkContext内的唯一标识,这对于跟踪和调试很有用。 3. **字符串表示**: `source_code__repr__(self)`:提供RDD的字符串表示,方便在交互式环境中查看RDD的基本信息。 4. **SparkContext引用**: `source_codecontext(self)`:返回创建该RDD的SparkContext对象,可以用于访问集群信息或执行其他Spark操作。 5. **缓存与持久化**: - `source_codecache(self)`:将RDD默认存储级别设置为`MEMORY_ONLY`,即只在内存中保留数据,以加速后续重用。 - `source_codepersist(self, storageLevel)`:允许自定义存储级别,如`MEMORY_AND_DISK`,在内存不足时将数据写入磁盘。 6. **取消持久化**: `source_codeunpersist(self)`:取消对RDD的持久化,从内存和磁盘中删除其所有块,释放资源。 7. **转换与动作**: RDD支持一系列转换(transformations)和动作(actions)。转换创建新的RDD而不立即执行,而动作触发实际的计算并可能返回结果。例如,`map`, `filter`, `reduceByKey`, `count`等。 8. **分区与依赖**: RDD通过分区策略决定数据分布,可以自定义分区器以优化数据局部性。每个RDD有父RDD依赖,形成计算的血统链,用于错误恢复。 9. **容错机制**: Spark通过检查点(checkpointing)和血统(lineage)实现容错,当数据丢失时,可以通过重做转换链来重建数据。 10. **存储级别**: Spark提供了多种存储级别,如`MEMORY_ONLY`, `MEMORY_AND_DISK`, `MEMORY_AND_DISK_SER`(序列化后存储),`OFF_HEAP`等,以适应不同的性能和空间需求。 11. **并行操作**: RDD设计为并行计算的基础,同一份数据可以被分割到多个工作节点上并行处理,提高计算效率。 Spark API RDD文档旨在帮助初学者理解如何创建、操作和管理RDD,以及如何利用其并行性和容错性来构建高效的大数据处理应用。通过学习这些内容,开发者可以更好地利用Spark进行大规模数据处理任务。
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