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百遇
7年前
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[Spark]Spark RDD 指南五 持久化
1. 概述 Spark中最重要的功能之一是操作时在内存中持久化(缓存)数据集(persisting (or caching) a dataset in memory across operations)。当我们让Spark持久化存储一个RD
sjf0115
7年前
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原英文论文见:http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 原翻译网址见:http://spark.apachecn.org/paper/zh/spark-rdd.html#%E6%
弘锐66
6年前
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Spark RDD编程(二)
打开微信扫一扫,关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博:http://weibo.com/234654758 Github:https://github.com/thinkga
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8年前
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Spark RDD概念学习系列之RDD的checkpoint(九)
RDD的检查点 首先,要清楚。为什么spark要引入检查点机制?引入RDD的检查点? 答:如果缓存丢失了,则需要重新计算。如果计算特别复杂或者计算耗时特别多,那么缓存丢失对于整个Job的影响是不容忽视的。为了避免缓存丢失重新计算带来的开销,Spark
技术小哥哥
7年前
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7年前
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技术小哥哥
7年前
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Spark RDD编程(Python和Scala版本)
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thinkgamer.cn
8年前
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根据值将RDD拆分为多个RDD而不执行`collect()`和`filter()`[duplicate]
我想基于行中的值将RDD拆分为多个RDD。行中的值是预先知道的并且本质上是固定的。 例如 source_rdd = sc.parallelize([('a',1),('a',2),('a',3),('b',4),('b',5),('b',6)])
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