learn from 從0開始學(xué)大數(shù)據(jù)（極客時(shí)間）

Spark 擁有更快的執(zhí)行速度
更友好的編程接口
迅速搶占 MapReduce 的市場(chǎng)份額，成為主流的大數(shù)據(jù)計(jì)算框架

val textFile = sc.textFile("hdfs://...") // 根據(jù) HDFS 路徑生成一個(gè)輸入數(shù)據(jù) RDD val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))// 每一行文本用空格拆分成單詞.map(word => (word, 1))// 每個(gè)單詞進(jìn)行轉(zhuǎn)換，word => (word, 1)，生成 <Key, Value> 的結(jié)構(gòu).reduceByKey(_ + _)// 相同的 Key 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)方式是對(duì) Value 求和，(_ + _) counts.saveAsTextFile("hdfs://...") // 將這個(gè) RDD 保存到 HDFS

RDD 是 Spark 的核心概念，是彈性數(shù)據(jù)集（Resilient Distributed Datasets）的縮寫

MapReduce 面向過程的大數(shù)據(jù)計(jì)算

Spark 將大規(guī)模數(shù)據(jù)集合抽象成一個(gè) RDD 對(duì)象，然后在這個(gè) RDD 上進(jìn)行各種計(jì)算處理，得到一個(gè)新的 RDD，繼續(xù)計(jì)算處理，直到得到最后的結(jié)果數(shù)據(jù)。

Spark 可以理解成是面向?qū)ο?/strong>的大數(shù)據(jù)計(jì)算。
在進(jìn)行 Spark 編程的時(shí)候，思考的是一個(gè) RDD 對(duì)象需要經(jīng)過什么樣的操作，轉(zhuǎn)換成另一個(gè) RDD 對(duì)象

RDD 上定義的函數(shù)分兩種

• 轉(zhuǎn)換（transformation）函數(shù)，返回值還是 RDD
• 執(zhí)行（action）函數(shù)，不再返回 RDD

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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