04RDD五大特性

最新推荐文章于 2025-05-13 09:21:02 发布
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本文深入解析了弹性分布式数据集（RDD）的五大核心特性：分区列表、计算函数、依赖关系、键值对数据类型及优先计算位置。这些特性共同构成了RDD作为大数据处理框架基石的关键所在。
RDD是基础：
Resilient Distributed Dataset
弹性分布式数据集
五大特性：
A List of partitions     
	分区列表
	
A function for computing each split   
	每个分区都有一个计算函数
	
A list of dependencies on other RDDs  
	记住依赖关系
	
Optionally,a Partitioner for key-value RDDs     
	键值对数据类型
	
Optionally,a list of preferred locations to compute each split on
	每个分区都有一个优先位置列表
Spark RDD五大特性
一亩三分地
03-12 2277
学习rdd的特性最好是从官网和源码来进行学习，首先看下官网解释：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds Resilient Distributed Datasets (RDDs) Spark revolves around t...
【大数据学习 | Spark-Core】RDD的五大特性(包含宽窄依赖)
2301_80912559的博客
11-23 2086
分析一下rdd的特性和执行流程。
spark中RDD的五大特性
阿顾的博客
10-01 3018
RDD是什么 下面这个是Spark源码中RDD的第一行描述 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable,partitioned collection of elements that can be operated on in parallel...
RDD：五大特性
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1.A list of partitions RDD是一个由多个partition（某个节点里的某一片连续的数据）组成的的list；将数据加载为RDD时，一般会遵循数据的本地性（一般一个hdfs里的block会加载为一个partition）。 2.A function for computing each split 一个函数计算每一个分片，RDD的每个partit...
RDD的五大特征
wjwjssjjs的博客
05-13 223
特性：对于键值对 RDD（Key-Value RDD），可以指定分区器（如 HashPartitioner 或 RangePartitioner）。特性：RDD 保存对其父 RDD 的依赖关系，分为窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Shuffle Dependency）。特性：RDD 是分区的集合，每个分区在集群的不同节点上存储。特性：RDD 的每个分区可能有一个首选位置列表（如 HDFS 块的位置）。特性：RDD 的每个分区都有一个计算函数，用于生成该分区的数据。
RDD-五大特征
qq_43688472的博客
12-10 1808
学习就是一场旅行，不断去探索未知的世界，有人说哪里的风景无限，未曾走过，只是听说，唯有经过，才知惊喜，，有的人一生安逸，无所追求，有人想去探索害怕尝试，不，是害怕失败，你连探索的勇气都没有，迷茫永远将是你最怕的失败，，， ————————————送个还在等风景的你 今天的学习，主要讲一点，看了好多文章，要知道特点的来源于哪里，要找到他的源码所在，，，，， Internally, each RDD ...
Spark-RDD的五大特性
加油
10-10 562
假设数据是存储在node1上的Datanode，然而Task任务是在Executor上启动的，然而 Exector是在Container（假设时yarn的模式）上启动，然而是由yarn中的NodeManager分配的资 源，假设此时的NodeManager是node2上，此时运行就需要将数据传输到node2上，但是RDD来说，就会将Task任务分配到node1上，速度会比较前一种较快，这就是移动任务不移动数据。第一个RDD的分区的个数是由文件的切片的个数所决定的。1、RDD是由一系列的分区组成。
Spark core——RDD的五大特性详解
2401_86341340的博客
10-15 598
2.RDD的五大特性1.RDD有分区2.RDD计算方法会作用到每一个分区之上3.RDD之间是有相互依赖的关系4.KV型RDD可以有分区器（可选）5.RDD分区数据的读取会尽量靠近数据的所有地，（在同一台机器读取效率更高）。
RDD五大特性
weixin_42838776的博客
07-26 782
RDD五大特性
Spark Core之RDD的五大特性
CyAurora的博客
08-10 1543
一.RDD的官网定义 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable，partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. 翻译： 弹性分布式数据集（RDD），Spark中的基本抽象。表示不可变的，分区的可以并行操作的元素集合。 解释： RDD是Resi...
精选资源
RDD 五大特性.md
11-13
RDD 五大特性.md
Spark部分：RDD的五大特性【大数据开发面试】
wyqwilliam的博客
08-12 1202
Spark核心RDD         1).RDD(Resilient Distributed Dateset)，弹性分布式数据集。Spark底层操作数据都是基于RDD。         2).RDD五大特性：             a).RDD由一系列Partition组成。             b).函数（算子）是作用在partition上的。             c).RDD之间有...
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