Spark的RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)是Spark提供的一種用于分布式計(jì)算的抽象數(shù)據(jù)類型。它是一個(gè)由分區(qū)數(shù)據(jù)組成的不可變分布式集合,可以在集群中進(jìn)行并行操作。RDD具有以下幾個(gè)重要特點(diǎn):
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可以容錯(cuò):RDD可以自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)和備份,從而保證在集群中的任意節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)能夠進(jìn)行故障恢復(fù)。
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可以在內(nèi)存中緩存:RDD可以將數(shù)據(jù)集保留在內(nèi)存中,這樣可以加快數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度,提高計(jì)算性能。
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支持多種操作:RDD支持兩種類型的操作:轉(zhuǎn)換(Transformation)和動(dòng)作(Action)。轉(zhuǎn)換操作會(huì)生成一個(gè)新的RDD,而動(dòng)作操作會(huì)觸發(fā)計(jì)算并返回結(jié)果。
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惰性計(jì)算:RDD采用惰性計(jì)算的方式,只有在遇到動(dòng)作操作時(shí)才會(huì)開(kāi)始計(jì)算,這樣可以優(yōu)化計(jì)算過(guò)程,避免不必要的計(jì)算。文章來(lái)源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-506409.html
RDD的設(shè)計(jì)初衷是為了解決Hadoop中的兩個(gè)問(wèn)題:1)需要頻繁地將數(shù)據(jù)寫(xiě)入磁盤(pán),導(dǎo)致性能較低;2)只支持MapReduce模型,不方便進(jìn)行迭代計(jì)算。因此,Spark采用內(nèi)存計(jì)算和支持多種操作的RDD模型來(lái)提供更高的性能和更強(qiáng)的計(jì)算能力。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-506409.html
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