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Spark RDD概念学习系列之RDD的5大特点(五)

RDD的5大特点 1)有一个分片列表,就是能被切分,和Hadoop一样,能够切分的数据才能并行计算。 一组分片(partition),即数据集的基本组成单位,对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。每个分配的存储是由BlockManager实现的,每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block,而这个Block会被一个Task负责计算。 2)由一个函数计算每一个分片,这里指的是下面会提到的compute函数。 Spark中的RDD的计算是以分片为单位的,每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合,不需要保存每次计算的结果。 3)对其他RDD的依赖列表,依赖还具体分为宽依赖和窄依赖,但并不是所有的RDD都有依赖。 RDD的每次转换都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖...

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