寬依賴 & 窄依賴 在spark中,rdd間的依賴關系分為兩種,寬依賴和窄依賴 wide: 父RDD的一個分區對應子RDD的一個分區 該轉換過程的算子叫做窄依賴算子,比如map,filter,union,flatMap narrow: 父RDD的一個分區對應子RDD的多個分區 該轉換過程的算子叫做寬依賴算子,比如groupBy

1. Spark 為 RDD 提供的成員函數 .stats()：包括（count：計數，mean：均值，stdev：標準差，max：最大，min：最小值） countByValue：執行統計計數 根據值統計出現的次數； scala>

彈性分布式數據集（Resilient Distributed Dataset），簡稱 RDD，RDD 是 Spark 所提供的最基本的數據抽象，代表分布在集群中多臺機器上的對象集合。Spark 有兩種方法可以創建 RDD： 用 SparkContext 基于外部數據源創建 RDD，外部

RDD創建 在Spark中創建RDD的創建方式大概可以分為三種：從集合中創建RDD；從外部存儲創建RDD；從其他RDD創建。 由一個已經存在的Scala集合創建，集合并行化,而從集合中創建RDD，Spark主要提供了兩種函數：parallelize和makeRDD。val rd

版權聲明：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/51206980 概述在《深入理解Spark：核心思想與源碼分析》一書中只是簡單介紹了下RDD的checkpoint，對本書是個遺憾。所以此文的目的旨在查漏補

RDD它是Spark基，它是最根本的数据抽象。http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 它开着RDD文件。假设英语阅读太费时，：http://shiyanjun.cn/archives/744.html本文也是基于这篇论文和源代码，分析RDD的实现。第一个问题&#x