简述Apache Spark 中的 RDD 是什么？

Spark 4月前 0 7

RDD（弹性分布式数据集）是 Apache Spark 的一个基本概念和构建块。它是一个不可变、分布式的数据集合，能够进行并行操作。RDD 的主要特点包括：

不可变性：一旦创建，RDD 的数据就不能被修改。这有助于简化分布式计算的复杂性，因为数据不会在计算过程中发生变化。
分布式特性：RDD 数据被分割成多个分区，这些分区分布在不同的节点上，允许并行处理和容错。
弹性：RDD 提供了容错的机制。如果在处理中某个节点失败，RDD 可以重新在其他节点上计算丢失的数据分区，而不需要重启整个作业。
支持多种数据来源：RDD 可以从各种数据源创建，如本地文件系统、HDFS、数据库等。
支持多种操作：
- 转换操作（Transformation）：例如 map、filter、join 等，这些操作会生成新的 RDD。转换操作是惰性的，只有在行动操作触发时才会真正执行。
- 行动操作（Action）：例如 count、collect、save 等，这些操作会触发实际的计算，并返回结果或将结果写入存储系统。

RDD 适合用于处理那些需要高度容错、可以并行处理的大规模数据集。例如，在日志分析或大规模文本处理中，可以利用 RDD 来实现快速、高效的数据处理。通过将数据集分布在多个节点上，并行处理，RDD 能够显著提高数据处理的速度和效率。