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spark的灵魂:RDD和DataSet

spark建立在抽象的RDD上,把不同处理的数据的需求转化为RDD,然后对RDD进行一系列的算子运算,从而得到结果。
RDD是一个容错的,并行的数据结构,可以将数据存储到磁盘和内存中,并能控制数据分区,并提供了丰富的API来操作数据。

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1:RDD的定义及五大特性剖析
RDD是分布式内存的一个抽象概念,是一种高度受限的共享内存模型,即RDD时只读的记录分区的集合,能跨集群所有节点并行计算,是一种基于工作集的抽象模型。
(1)分区列表
(2)每一个分区都有一个计算函数
(3)依赖于其它RDD的列表
(4)key-value数据类型的RDD分区器
(5)每一个分区都有一个优先位置列表
2:DataSet的定义及内部机制剖析


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