rdd的定义
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发布时间：2022-04-26 16:44
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时间：2023-10-15 02:29
RDD(Resilient Distributed Datasets)的定义是： 弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作(如map、join和group by)而创建，然而这些*使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结果集也是一个RDD ，不同的分片、 数据之间的依赖 、key-value类型的map数据都可以看做RDD。
RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称之为转换，如map、filter、groupBy、join(转换不是程开发人员在RDD上执行的操作) 。
RDD不需要物化。RDD含有如何从其他RDD衍生(即计算)出本RDD的相关信息(即Lineage)，据此可以从物理存储的数据计算出相应的RDD分区 。
RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合。一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个dataset片段。RDD可以相互依赖。如果RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区使用，则称之为narrow dependency;若多个Child RDD分区都可以依赖，则称之为wide dependency。不同的操作依据其特性，可能会产生不同的依赖。例如map操作会产生narrow dependency，而join操作则产生wide dependency。
rdd是什么
RDD是一种分布式内存抽象概念，它在大数据处理领域有广泛的应用。一、基本定义 RDD是分布式计算中用于表示不可变、可分区、里面的元素可并行处理的集合。它具有弹性特性，能够在节点失败时恢复数据，因此得名弹性分布式数据集。它是大数据处理框架中的核心概念之一。二、特性 1. 分区性：RDD可以被划分为多个...
rdd的定义
RDD(Resilient Distributed Datasets)的定义是： 弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作(如map、join和group by)而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作...
Spark核心-RDD
RDD是Spark中的数据抽象，全称 弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets） 。RDD可以理解为将一个大的数据集合以分布式的形式保存在集群服务器的内存中。RDD是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基...
(二)RDD概述及五大特性
RDD是一个弹性的分布式的数据集，是spark的基本抽象，RDD是不可变的，并且它由多个partition构成（可能分布在多台机器上，可以存memory上，也可以存disk里等等），可以进行并行操作 弹性：分布式计算时可容错 不可变：一旦产生就不能被改变 RDD源码如下：（ https://github.com/apache/spark/blob/master/...
scala 中rdd类型用什么头文件
Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象。 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在驱动器程序中分发驱动器程序中的对象集合,比如list或者set。
rdd五大特性是什么
RDD会记录它的依赖 ，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。为了容错（重算，cache，checkpoint），也就是说在内存中的RDD操作时出错或丢失会进行重算。4.Optionally,a Partitioner for Key-value RDDs 可选项，如果RDD里面存的数据是key-value形式，则可以传递一个自定义的...
Spark内存管理详解(下)——内存管理
通过对数据结构的分析,可以看出存储级别从三个维度定义了RDD的Partition(同时也就是Block)的存储方式: RDD在缓存到存储内存之前,Partition中的数据一般以迭代器( Iterator )的数据结构来访问,这是Scala语言中一种遍历数据集合的方法。通过Iterator可以获取分区中每一条序列化或者非序列化的数据项(Record),这些Record的对...
什么是rdd的转换操作和行动操作
行动操作是指触发RDD计算并产生结果的操作。与转换操作不同，行动操作会触发Spark作业的执行，使得之前通过转换操作定义的计算逻辑得以运行，并产生最终结果。常见的行动操作包括：`reduce`、`collect`、`count`等。`reduce`：在行动操作中，reduce用于计算RDD中所有元素的聚合结果。当执行此操作时，Spark会在...
(十二)Geospark源码解析(一)
Geospark自定义了一个RDD， SpatialRDD ，他是一个泛型类，并且泛型要求是 Geometry 的子类，对于 Geometry 来说，他的子类有 Point 、 Line 、 Polygon 等，这个大家可以去看JTS库 http://www.tsusiatsoftware.net/jts/main.html 。然后我这里列举了 SpatialRDD 一个重要的成员，对于 rawSpatial...
2020年浙江省高校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲
5、Spark基本概念：Spark核心技术(RDD：弹性分布式数据集，RDD的两类操作：Transformation和Action，有向无环图 DAG、内存计算技术、惰性计算)、Spark特性(速度快、丰富的API、高容错性、部署方式多样化)、Spark的架构(驱动器程序、SparkContext对象、集群管理器(Cluster Manager)、工作节点)。6、Spark应用程序...
