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                RDD 稱為彈性分布式數據集(Resilient Distributed Datasets),它是一種分布式的基于內存的抽象,允許在大型集群上執行基于內存計算(In-Memory Computing)的數據集,它為用戶屏蔽了底層復雜的計算和映射環境。 <br/> **1. 簡單的解釋** RDD 是將數據項拆分為多個分區的集合,存儲在集群的工作節點上的內存和磁盤中,并執行正確的操作。 <br/> **2. 復雜的解釋** (1)RDD 是用于數據轉換的接口,它提供了 map、filter、groupBy、join 等處理方法。 (2)RDD 指向了存儲在 HDFS、Cassandra、HBase 等、或緩存(內存、內存+磁盤、僅磁盤等)、或在發生故障時、或緩存收回時,重新計算其他 RDD 分區中的數據。從這個意義上講,RDD 不包含任何待處理數據。 <br/> **3. RDD是彈性分布式數據集(Resilient Distributed Datasets)** * 分布式體現在: * RDD是只讀的、分區記錄的集合,每個分區分布在集群的不同節點上; * RDD并不存儲真正的數據,只是對數據和操作的描述; * 彈性體現在: * RDD默認存放在內存中,當內存不足,Spark自動將RDD寫入磁盤; * 容錯性:根據數據血統,可以自動從節點失敗中恢復分區;
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