RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，避免中间数据存储̶...

RDD的中文解释为：弹性分布式数据集，全称ResilientDistributedDatasets。宾语是dataset，即内存中的数据库。RDD只读、可分区，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓弹性，是指内存不够时可以与磁...

SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重...

RDD本质是是一个容错的、并行的数据结构，一个只读的分区记录集合。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。但是在spark里面对RDD进行了抽象，作为了最底层的编程模型。Spark设计了统一的编程抽象：...

因此RDD的容错机制又称“血统(Lineage)”容错）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD在Lineage依赖方面分为两种：窄依赖(NarrowDependencies)与宽依赖(WideDependencies，源码中称为ShuffleDependencies)，用来解决数据容错的高效性...

1.可以通过持久化(缓存)机制避免重复计算的开销；可以使用persist()方法对一个RDD标记为持久化；之所以说标记为持久化，是因为出现persist()语句的地方，并不会马上计算生成RDD并把他持久化，而是要等到遇到第一个行动操作触发...

缓存有可能丢失，或者存储存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对的，因此只...

Spark中宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父RDD的所有partition，宽依赖典型的操作有groupByKey、sortByKey等，宽依赖意味着shuffle操作，这是Spark划分Stage边界的依据，Spark中宽依赖支持两种ShuffleManager，即...

接下来我们就介绍RDD，RDD是什么?弹性分布式数据集。弹性:并不是指他可以动态扩展，而是血统容错机制。分布式:顾名思义，RDD会在多个节点上存储，就和hdfs的分布式道理是一样的。hdfs文件被切分为多个block存储在各个节点上，...

启动中。空气炸锅显示foodrdd是启动中的意思。空气炸锅是厨房用具的是厨师通过使用循环热空气围绕食品对流机制。它是对流烤箱的较小版本。