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            SparkRDD之核心原理知多少

            來源:千鋒教育
            發布人:qyf
            時間: 2022-10-08 17:42:15 1665222135

            SparkRDD之核心原理知多少

              1、Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset),指的是一個只讀的,可分區的分布式數據集,這個數據集的全部或部分可以緩存在內存中,在多次計算間重用。

              2、RDD在抽象上來說是一種元素集合,包含了數據。它是被分區的,分為多個分區,每個分區分布在集群中的不同Work節點上,從而讓RDD中的數據可以被并行操作。(分布式數據集)

              3、RDD通常通過Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,來進行創建;有時也可以通過RDD的本地創建轉換而來。

              4、傳統的MapReduce雖然具有自動容錯、平衡負載和可拓展性的優點,但是其最大缺點是采用非循環式的數據流模型,使得在迭代計算式要進行大量的磁盤IO操作。RDD正是解決這一缺點的抽象方法。

              RDD最重要的特性就是,提供了容錯性,可以自動從節點失敗中恢復過來。即如果某個節點上的RDD partition,因為節點故障,導致數據丟了,那么RDD會自動通過自己的數據來源重新計算該partition。這一切對使用者是透明的。RDD的lineage特性。

              5、RDD的數據默認情況下存放在內存中的,但是在內存資源不足時,Spark會自動將RDD數據寫入磁盤。(彈性)

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