1：可以抽象地理解为一个大数组（Array）。这个数组是分布在集群上的，逻辑上RDD的每个分区是一个Partiton
2： 4种创建方式；2种操作算子
3：cache()函数缓存中间数据
4：本质上，meta-data，存储block、node等的映射关系
5：从hdfs等外部文件创建RDD时，可使用hdfs分区策略，也可重分区
5.1 hash分区：数据项key值取hash值，hash值相同的元素同一分区
5.2 range分区：将属于同一数据范围的元素放入同一分区
6. 主要算子及功能 （输入、转换、输出）
一、学习Spark RDD RDD是Spark中的核心数据模型，一个RDD代表着一个被分区(partition)的...
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RDD、DataFrame和DataSet RDD是Spark最早的数据模型，叫做弹性分布式数据集。它是Spark...
本文主要是讲解spark里RDD的基础操作。RDD是spark特有的数据模型，谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据...
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1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset...
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RDD基本操作（引用） 1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistrib...
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一、 RDD概念 1.1、RDD为什么会产生？ RDD是Spark的基石，是实现Spark数据处理的核心抽象。那么...
本文标题：Spark核心数据模型-RDD
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