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第28讲-Spark核心编程:Spark基本工作原理与RDD 讲师:中华石杉 Spark从入门到精通 (案例实战、高级特性、内核源码、性能调优) 画图讲解Spark的基本工作原理 1、分布式 2、主要基于内存(少数情况基于磁盘) 3、迭代式计算 Spark基本工作原理 1、RDD是Spark提供的核心抽象,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹 性分布式数据集。 2、RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据。它是被分区的,分为多个 分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行 操作。(分布式数据集) 3、RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建;有 时也可以通过应用程序中的集合来创建。 4、RDD最重要的特性就是,提供了容错性,可以自动从节点失败中恢复过来。 即如果某个节点上的RDD partition,因为节点故障,导致数据丢了,那么RDD 会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。 5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的,但是在内存资源不足时,Spark会 自动将RDD数据写入磁盘。(弹性) RDD以及其特点 1、核心开发:离线批处理 / 延迟性的交互式数据处理 2、SQL查询:底层都是RDD和计算操作 3、实时计算:底层都是RD
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