3つの弾性データセットの1.はじめに
1）コンセプト
2）長所と短所を比較
2.Spark RDDの概要と方法を作成します
1）概要
クラスタの背後に、論理的なエンティティである弾性分散データセット（データセットresilientdistributed、RDD）は、着目非常に重要なデータ分散アーキテクチャが存在する、複数のマシンのクラスタにデータ・パーティションを行いました。スパークRDDはRDDのスケジューリング順序スパーク依存性によって形成されたコアデータ構造です。スパークは、RDDの操作により、プログラムの全体を形成します。
2）の方法を作成します。
a）の方法を作成
ヴァルデータ=配列（1、2、3、4、5）
ヴァルdistData = sc.parallelize（データ）
b）第二の方法を作成します。
スカラ>ヴァルDISTFILE = sc.textFile（ "data.txtを"）
DISTFILE：26：<コンソール>でテキストファイルでorg.apache.spark.rdd.RDD [文字列] = data.txtをMapPartitionsRDD [10]
3.spark RDD 5つのプロパティ
4.spark RDD操作
アクション相が実際に実行されますまで、1）RDDが実行怠け者です。
2）RDD 3つの動作
A）Transfamation機能
B）アクション機能
c）の具体的な使用
5.DataFrame作成する方法と機能
1）データフレームとは何ですか
RDDと2）データフレームの比較
データセットに3）データフレームの比較
RDD変換DATAFRAME：4）方法を作成
5）方法を作成：データセットの変換データフレームを
6.DataSet作成する方法と機能
データセットの道を作成します。
7.Spark2.Xソースコード解析
Spark2.2-SRCソースパッケージをダウンロードし、アイデアをエクスポートするツールを抽出します。
比較データセット8間の変換。
1）RDD及び操作データのDataSet
2）変換動作
データフレーム/データセット转EET
パケットシーケンシング