帮人做图挣外快的网站,做网站刷流量挣钱吗,手机上编程软件,网站开发工具.枫子科技2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 我们知道RDD就是一个不可变的带分区的记录集合#xff0c;Spark提供了RDD上的两类操作#xff0c;转换和动作。转换是用来定义一个新的RDD#xff0c;包括map, flatMap, filter, union, sample, join, groupByKey, co… 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 我们知道RDD就是一个不可变的带分区的记录集合Spark提供了RDD上的两类操作转换和动作。转换是用来定义一个新的RDD包括map, flatMap, filter, union, sample, join, groupByKey, cogroup, ReduceByKey, cros, sortByKey, mapValues等动作是返回一个结果包括collect, reduce, count, save, lookupKey。 首先要注意一点就是分区那么 如果一个RDD的依赖的每个分区只依赖另一个RDD的同一个分区就是narow如图上的C和DD和FB和G这样就不需要进行shuffle同时还可以按照流水线的方式把一个分区上的多个操作放在一个Task里进行如图上覆盖CDF的红色阴影。如果一个RDD的每个分区需要依赖另一个RDD的所有分区就是wide如图上的A和BF和G这样的依赖需要进行shuffle需要更多的运算。 作者用心阁 链接https://www.zhihu.com/question/37137360/answer/70608128 来源知乎 著作权归作者所有转载请联系作者获得授权。 转载于:https://my.oschina.net/dongtianxi/blog/733869
