The_Internals_of_Apache_spark_3.0.0

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#分布式 #大数据 #spark #机器学习 #人工智能

本文深入探讨了Apache Spark 3.0中Resilient Distributed Dataset (RDD)的概念，解析其作为Spark核心模块中数据集的主要抽象，强调了RDD的容错性、弹性和分布式特性。容错性确保在服务器故障或计算错误时能够重新计算；弹性通过依赖关系图实现数据分区的恢复；分布式特性使数据集能在集群中多个节点间分布。

The Internals Of Apache Spark 3.0.0 笔记 --TODO

原文（https://books.japila.pl/apache-spark-internals/apache-spark-internals/index.html）
Resilient Distributed Dataset
  • 弹性分布式数据集，spark core模块对于数据集的核心抽象
  • RDD 就是对于分布式环境中一组可以容错的、弹性计算的数据集合的描述：
    • 容错：指当有一台服务器有问题、或者某个计算出错时，可以在其他服务器重新计算
    • 弹性 ：通过RDD血缘图（依赖关系）可以重新计算一些丢失或者损坏的分区
    • 分布式： 数据集分布在集群中的很多服务器节点上。
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微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
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