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RDD:spark的核心

RDD是spark的核心,也是整個spark的架構基礎,RDD是彈性分散式集合(Resilient Distributed Datasets)的簡稱,是分散式只讀且已分割槽集合物件。這些集合是彈性的,如果資料集一部分丟失,則可以對它們進行重建。具有自動容錯、位置感知排程和可伸縮性,而容錯性是最難實現的,大多數分散式資料集的容錯性有兩種方式:資料檢查點和記錄資料的更新。對於大規模資料分析系統,資料檢查點操作成本高,主要原因是大規模資料在伺服器之間的傳輸帶來的各方面的問題,相比記錄資料的更新,RDD也只支援粗粒度的轉換,也就是記錄如何從其他RDD轉換而來(即lineage),以便恢復丟失的分割槽。 

簡而言之,特性如下: 
1. 資料結構不可變 
2. 支援跨叢集的分散式資料操作 
3. 可對資料記錄按key進行分割槽 
4. 提供了粗粒度的轉換操作 

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