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Spark中parallelize函数和makeRDD函数的区别?

Spark中parallelize函数和makeRDD函数的区别?

月关宝盒 2018-10-17 15:11:53
Spark中parallelize函数和makeRDD函数的区别
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ibeautiful

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Spark主要提供了两种函数:parallelize和makeRDD:
1)parallelize的声明:
def parallelize[T: ClassTag](
seq: Seq[T],
numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T]

2)makeRDD的声明:
def makeRDD[T: ClassTag](

seq: Seq[T],
numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T]
def makeRDD[T: ClassTag](seq: Seq[(T, Seq[String])]): RDD[T]

3)区别:

A)makeRDD函数比parallelize函数多提供了数据的位置信息。
B)两者的返回值都是ParallelCollectionRDD,但parallelize函数可以自己指定分区的数量,而makeRDD函数固定为seq参数的size大小。


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反对 回复 2018-11-07
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