为当前RDD设置检查点。该函数将会创建一个二进制的文件，并存储到checkpoint目录中，该目录是用SparkContext.setCheckpointDir()设置的。在checkpoint的过程中，该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移出。对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发。函数原型[code lang="scala"]def checkpoint()[/code]实例 w397090770 9年前 (2015-03-08) 60511℃ 0评论7喜欢
从名字就可以看出这是笛卡儿的意思，就是对给的两个RDD进行笛卡儿计算。官方文档说明：Return the Cartesian product of this RDD and another one, that is, the RDD of all pairs of elements (a, b) where a is in `this` and b is in `other`.函数原型[code lang="scala"]def cartesian[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)][/code] 该函数返回的是Pair类型的RDD，计算结果 w397090770 9年前 (2015-03-07) 11175℃ 0评论5喜欢
使用MEMORY_ONLY储存级别对RDD进行缓存，其内部实现是调用persist()函数的。官方文档定义：Persist this RDD with the default storage level (`MEMORY_ONLY`).函数原型[code lang="scala"]def cache() : this.type[/code]实例[code lang="scala"]/** * User: 过往记忆 * Date: 15-03-04 * Time: 下午06:30 * bolg: * 本文地址：/archives/1274 * 过往记忆博客， w397090770 9年前 (2015-03-04) 14170℃ 0评论8喜欢
该函数和aggregate类似，但操作的RDD是Pair类型的。Spark 1.1.0版本才正式引入该函数。官方文档定义：Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result type, U, than the type of the values in this RDD, V. Thus, we need one operation for merging a V into a U and one operation for merging two U's, as in scala.Traversabl w397090770 9年前 (2015-03-02) 39549℃ 2评论35喜欢
我们先来看看aggregate函数的官方文档定义：Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using given combine functions and a neutral "zero value". This function can return a different result type, U, than the type of this RDD, T. Thus, we need one operation for merging a T into an U and one operation for merging two U's, as in scala.TraversableOnce. Both of these functions w397090770 9年前 (2015-02-12) 37277℃ 5评论23喜欢
Learning Spark这本书链接是完整版，和之前的预览版是不一样的，我不是标题党。这里提供的Learning Spark电子书格式是mobi、pdf以及epub三种格式的文件，如果你有亚马逊Kindle电子书阅读器，是可以直接阅读mobi、pdf。但如果你用电脑，也可以下载相应的PC版阅读器 。如果你需要阅读器，可以找我。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相 w397090770 9年前 (2015-02-11) 50570℃ 305评论70喜欢
美国时间2015年2月09日Spark 1.2.1正式发布了，邮件如下：Hi All,I've just posted the 1.2.1 maintenance release of Apache Spark. We recommend all 1.2.0 users upgrade to this release, as this release includes stability fixes across all components of Spark.- Download this release: http://spark.apache.org/downloads.html- View the release notes: http://spark.apache.org/releases/spark-release-1-2-1.html- w397090770 9年前 (2015-02-10) 3428℃ 0评论1喜欢
在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行，JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序 w397090770 9年前 (2015-02-04) 14191℃ 1评论16喜欢
目前的Spark RDD只提供了一个基于迭代器(iterator-based)、批量更新(bulk-updatable)的接口。但是在很多场景下，我们需要扫描部分RDD便可以查找到我们要的数据，而当前的RDD设计必须扫描全部的分区(partition )。如果你需要更新某个数据，你需要复制整个RDD！那么为了解决这方面的问题，Spark开发团队正在设计一种新的RDD：IndexedRDD。它是 w397090770 9年前 (2015-02-02) 6758℃ 0评论7喜欢
《Spark meetup(Beijing)资料分享》 《Spark meetup(杭州)PPT资料分享》 《北京第二次Spark meetup会议资料分享》 《北京第三次Spark meetup会议资料分享》 《北京第四次Spark meetup会议资料分享》 《北京第五次Spark meetup会议资料分享》》 《北京第六次Spark meetup会议资料分享》 北京第五次Spark meetup会议 w397090770 9年前 (2015-01-31) 3712℃ 0评论4喜欢
