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Spark源码系列RDD详解【转】

1、什么是RDD? 上一章讲了Spark提交作业的过程,这一章我们要讲RDD。简单的讲,RDD就是Spark的input,知道input是啥吧,就是输入的数据。 RDD的全名是Resilient Distributed Dataset,意思是容错的分布式数据集,每一个RDD都会有5个特征:1、有一个分片列表。就是能被切分,和Hadoop一样的,能够切分的数据才能并行计算。2、有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。3、对其他的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。4、可选:key-value型的RDD是根据哈希来分区的,类似于mapreduce当中的Paritioner接口,控制key分到哪个reduce。5、可选:每一个分片的优先计算位置(preferred locations),比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置。对应着上面这几点,我们在RDD里面能找到这4个方法和1个属性,别着急,下面我们会慢慢展开说这5个东东。 //只计算一次 protecteddefgetPartitions:Array[...

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