太棒了!现在我们已经完成了Spark运行原理和执行流程这一部分的学习。接下来,让我们进入下一个主题:1.3 Spark核心编程模型RDD。🚀

RDD(Resilient Distributed Dataset)是Spark的核心数据抽象,它代表了一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD是Spark实现分布式数据处理和容错的基础。

在这一部分,我们将深入探讨RDD的概念、特性、创建方式、操作算子以及编程最佳实践。通过学习RDD编程模型,我们可以掌握在Spark中处理和分析大规模数据集的基本方法和技巧。

1.3.1 RDD概念回顾

让我们首先回顾一下RDD的基本概念和特性:

1. RDD是Spark中的基本数据结构,代表一个不可变、可分区、元素可并行计算的集合。
2. RDD具有以下几个关键特性:
   • 不可变性:一旦创建,RDD的内容就不能被修改。这保证了数据的一致性和容错性。
   • 可分区性:RDD可以被分割成多个分区,分布在集群的不同节点上,实现并行计算。
   • 可并行计算:RDD中的元素可以被并行地处理和计算,充分利用集群的计算资源。
   • 容错性:RDD通过血缘关系(Lineage)记录数据的转换过程,可以在节点失败时自动重建丢失的数据。
3. RDD支持两种类型的操作:转换操作(Transformation)和行动操作(Action)。
   • 转换操作:对RDD进行转换,生成一个新的RDD,如map、filter等。转换操作是惰性的,只有在遇到行动操作时才会触发计算。
   • 行动操作:对RDD进行计算,生成一个结果值或将数据写入外部存储系统,如reduce、collect等。行动操作会触发Spark的作业(Job)提交和执行。

理解RDD的概念和特性,是学习Spark编程的基础。在接下来的小节中,我们将详细介绍如何创建RDD、对RDD进行转换和行动操作、控制RDD的分区和持久化等。