《深入理解Spark》之RDD的理解

RDD核心概念解析
最新推荐文章于 2025-05-16 18:51:17 发布
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本文介绍了Spark中的核心概念——RDD（弹性分布式数据集），详细解释了RDD的定义、组成及特性，包括其如何通过一系列Partition组织数据，每个函数如何应用于每个Partition，以及RDD之间的依赖关系等。

 

RDD全称Resilient Distribution DataSet  弹性的分布式数据集

其内部本身不存储数据，存储的类似于数据位置的指针，表明某个数据的具体位置

当spark集群从hdfs文件系统中读取文件后会把文件映射为一个RDD，这个RDD是逻辑上的概念其内部不存储数据，其中每个RDD的Partition和HDFS文件系统中的block

1、其内部是一系列的partition组成

2、每个函数应用于每一个Partition

3、RDD之间存在依赖关系（当一个RDD丢失后可以通过其上一个RDD计算重新获得）

4、分区器只应用于键值对的RDD上

5、任务分发到最佳位置上

 

 

 

 

 

 

Spark-理解RDD
阿里Darker
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Spark视频第5课_深入理解Spark RDD&Dataframe;
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1 RDD 全称是Resilient Distributed Datasets 翻译过来是弹性分布数据集 对这三个词一一理解 弹性：弹性指任何时候都能够重算。比如一台节点如果出了故障，RDD会在别的节点上重新恢复运行。 为什么能做到这点呢？因为RDD是依赖上个RDD产生的，具有血缘关系，即使某台节点 的RDD损坏了，可以根据血缘关系重新生成RDD 。 分布：指RDD是分布在集群中的，或者说它是分区的。每个RDD都可以分区。通过算子glom算子可以查看RDD的分区情况 数据集：可以是任何类型的数据集，通常是一
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