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RDD是对象的分布式集合。 RDD也提供数据沿袭——以图形形式给出每个中间步骤的祖先树，当RDD的一个分区丢失，可以根据祖先树重建该分区。 RDD有两组操作，转换和行动，RDD转换是有惰性的，宽窄依赖。 SparkSession是读取数据、处理元
大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。Map
shuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识,同时影响 Spark 执行速度的关键步骤. RDD 的 Transformation 函数中,又分为窄依赖和宽依赖的操作.窄依赖跟宽依赖的区别是是否发生 shuffle(洗牌) 操作.宽依赖会发生
假设你已经清楚了Spark 的 RDD 转换，Action 等内容。并且已经知道用web UI来理解为什么Job要花这么长时间时，Job、stage和task 也很清楚了。在本文中，您将了解Spark程序在集群中实际执行的基础知识。Spark应用程序由单个
2、在hadoop的历史服务器点击 history直接连接到 spark 的日志.
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