在分布式计算中,弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets,简称RDD)是Apache Spark的核心概念之一。RDD提供了一种高效且可扩展的编程模型,用于处理大规模数据集。本文将介绍RDD的基本概念、操作和使用方法,并提供相应的源代码示例。
RDD概述
RDD是Spark中的一个抽象数据类型,代表可分区、可并行计算的数据集合。它是不可变的,即RDD对象一旦创建就不能进行修改。RDD可以容错地自动恢复,因此在计算过程中发生故障时,可以重新计算丢失的部分。
RDD支持两种类型的操作:转换操作(Transformations)和行动操作(Actions)。转换操作是对RDD进行转换和处理的操作,返回一个新的RDD。行动操作是触发实际计算并返回结果的操作。
创建RDD
首先,让我们看看如何创建一个RDD。RDD可以从外部数据源(如HDFS、HBase、本地文件等)或现有RDD进行创建。以下是通过并行化集合创建RDD的示例:
#include <iostream>
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