将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素。源码中的map算子相当于初始化一个RDD，新RDD叫作MappedRDD。

介绍越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。而在采用Al

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~Spark作为大数据计算引擎，凭借其快速、稳定、简易等特点，快速的占领了大数据计算的领域。本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中，对于Spark的理解，希望能给读者一些学习的思路。对于理解Spar

题记spark的运行原理对于spark的学习尤为重要，如果不了解其运行原理，也就不会从根本上将spark的程序写好。这将是写的最后一篇关于spark理论的文章。接下来将从实践方面来分享spark. Cluster Manager：在standalone模式

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色、如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的。1．快速部署在计算中，计算任务的数量以及数据的量级每天都会发生变

可以看到一个MapReduce作业处理的结果只能存放在硬盘当中，当另一个MapReduce作业去读取这个结果时又得从硬盘读取到内存中，这就产生了大量的数据复制，磁盘I/O，数据的序列化操作，这些多余的操作就使得整个计算系统变慢。总而言之RDD是一个分布式的

Simple operations in Spark shelldata abstraction, abstract a file to Spark DataFrame. textFile.count() # Number of rows in this

spark官方建议，每一个节点至少有8-16 cores，当数据已经在内存中后，影响计算性能的因素就剩下网络和cpu了

Spark是基于内存的分布式计算引擎，以处理的高效和稳定著称。然而在实际的应用开发过程中，开发者还是会遇到种种问题，其中一大类就是和性能相关。在本文中，笔者将结合自身实践，谈谈如何尽可能地提高应用程序性能。分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向，分别是

在使用 Spark SQL 的过程中，经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外，还有一个 groupByKey 。这个 groupByKey 引起了我的好奇，那我们就到源码里面一探究竟吧。先从使用的角度来说，

我们结合具体的应用案例——WordCount.scala 来详细说明Spark是如何进行资源调度与任务调度的。在使用上述命令提交应用后，Spark会执行一系列的操作，来完成资源调度与任务调度的工作。

好消息：8月30-31日20:00-21:30，一场别开生面的技术大会—— “蚂蚁金服&阿里云在线金融技术峰会”将在线举办。本次将聚焦数据库、应用架构、移动开发、机器学习等热门领域，帮助金融业技术开发者深入解析互联网应用的前沿应用与技术实践

* 通过扫描整个Json。//通过mode来指定输出文件的是append。}读取过程源码分析如下： 1. read方法返回DataFrameReader，用于读取数据。}3. 通过DtaFrameReader中load方法通过路径把传入过来的输入变成Dat