在本教程中,你将学习如何使用PySpark中的RDD操作和共享变量。RDD操作包括转换和动作,你将了解它们各自的作用和示例。然后,我们将介绍共享变量,包括广播变量和累加器,它们在分布式计算中非常有用。最后,我们将创建一个示例项目,以演示如何在PySpark中使用RDD操作和共享变量。如果你是一个PySpark初学者或者想加深你的知识,那么这个教程是为你准备的。
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pyspark.docx
PySpark-情绪分析里德·安德森,阿纳斯·萨拉玛关于我们项目的目标是在分布式计算环境中应用自然语言处理技术。我们打算使用Apache Spark的MLlib对电影评论情绪进行分类,特别关注朴素贝叶
Spark RDD original paper
Spark 的核心是建立在统一的抽象弹性分布式数据集(Resiliennt Distributed Datasets,RDD)之上的,这使得 Spark 的各个组件可以无缝地进行集成,能够在同一个应用
RDD:弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataset),是Spark对数据的核心抽象。RDD其实是分布式的元素集合。当Spark对数据操作和转换时,会自动将RDD中的数据分
RDD Guide:如果想学习RDD,断点回归,先把这篇指南看看,但是是全英文的,不过很容易,有点儿基础都能看得懂,再去看些博文、文章什么的,RDD就能游刃有余了
有关spark核心RDD的论文详细表述,对初学者了解非常有用。
Spark rdd 简易教程
RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据(计算)抽象。代码中是一个抽象类,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集
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