Spark分区方式详解
1、Spark数据分区方式简要 在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是其最基本的抽象数据集，其中每一个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。这里可将RDD当作一个很是大的数组，其中Partition是数组中的每一个元素，而且这些元素分布在多台机器中
相关文章
- 1. Spark分区方式详解
- 2. Spark中的分区方法详解
- 3. Spark分区数详解
- 4. Spark部署模式详解
- 5. [Spark基础]--解密Spark的分区
- 6. 【spark】分区
- 7. Spark分区
- 8. 【SPARK】- RDD分区
- 9. Mysql分区详解
- 10. centos分区详解
- 更多相关文章...
- • ARP报文格式详解 - TCP/IP教程
- • UDP报文格式详解 - TCP/IP教程
- • 常用的分布式事务解决方案
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Spark分区方式详解
- 2. Spark中的分区方法详解
- 3. Spark分区数详解
- 4. Spark部署模式详解
- 5. [Spark基础]--解密Spark的分区
- 6. 【spark】分区
- 7. Spark分区
- 8. 【SPARK】- RDD分区
- 9. Mysql分区详解
- 10. centos分区详解