溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章主要介紹“Spark提供了哪些RDD”，在日常操作中，相信很多人在Spark提供了哪些RDD問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Spark提供了哪些RDD”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
深入RDD
RDD本身是一個抽象類，具有很多具體的實現子類：
RDD都會基于Partition進行計算：
默認的Partitioner如下所示：
其中HashPartitioner的文檔說明如下：
另外一種常用的Partitioner是RangePartitioner：
RDD在持久化的需要考慮內存策略：
Spark提供很多StorageLevel可供選擇：
于此同時Spark提供了unpersistRDD:
對RDD本身還有一個非常重要的CheckPoint操作：
其中doCheckpoint的細節如下：
以NewHadoopRDD為例，其內部的信息如下所示：
以WholeTextFileRDD為例，其內部的信息如下所示：
RDD在產生作業調用的時候，經典的過程如下所示：
到此，關于“Spark提供了哪些RDD”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
