spark中的RDD是什么,有哪些特性

本文深入探讨了Spark中核心概念RDD(弹性分布式数据集)的五大特性,包括其分区、计算函数、依赖关系、可选的分区器及数据本地性,解析了其在集群计算中的关键作用。

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RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

  • Dataset:就是一个集合,用于存放数据的

  • Distributed:分布式,可以并行在集群计算

  • Resilient:表示弹性的

    • 弹性表示

      • 1、RDD中的数据可以存储在内存或者是磁盘

*RDD五大特性:

  • A list of partitions一个分区列表,RDD中的数据都存在一个分区列表里面

  • A function for computing each split作用在每一个分区中的函数

  • A list of dependencies on other RDDs一个RDD依赖于其他多个RDD,这个点很重要,RDD的容错机制就是依据这个特性而来的

  • Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)可选的,针对于kv类型的RDD才具有这个特性,作用是决定了数据的来源以及数据处理后的去向

  • Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)可选项,数据本地性,数据位置最优

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