Rdd概念、特性、操作
时间: 2025-02-04 11:11:25 浏览: 56
### RDD 概念
弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称RDD)是Spark的核心抽象。这是一种可以并行操作的分布式元素集合,在内存中存储的可能性使其能够提供高效的容错机制和可并行计算的能力[^1]。
### RDD 特性
#### 容错性
RDD具备自动恢复丢失的数据块的功能,通过记录创建它们的一系列转换操作,可以从源头重新计算任何分区,从而实现了强大的容错能力。
#### 并行处理
由于分布在多个节点上,因此支持大规模数据集上的高效并行运算。每个RDD被划分为若干个分区(partition),这些分区会被分配到不同的工作节点上去执行相应的任务。
#### 缓存加速
当持久化RDD时,各个节点会在本地内存里保存已经计算出来的结果副本;如果后续有新的查询请求涉及到相同的RDD,则可以直接利用之前缓存在各台机器中的中间产物而无需重复计算整个流程,极大地提高了性能效率,尤其对于迭代算法来说更为明显[^2]。
### RDD 基本操作
RDD 支持两种主要类型的操作:
#### 转换 (Transformation)
这是指定义如何从现有RDD生成新RDD的过程。常见的转换函数包括`map()`、`filter()`以及`join()`等。需要注意的是,所有的转换都是惰性的(lazy evaluation),即只有在触发行动(Action)的时候才会真正被执行。
```scala
val numbers = sc.parallelize(List(1, 2, 3))
val squaredNumbers = numbers.map(x => x * x)
```
#### 行动 (Action)
一旦想要获取实际的结果就需要调用action方法,比如collect()用于收集所有元素返回给驱动程序(driver program); count()用来统计总数; reduce()则是对所有项应用某个二元操作符并将最终结果带回客户端。
```scala
println(squaredNumbers.collect().mkString(", "))
// 输出: 1, 4, 9
```
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