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Spark Core 技术解析
资料介绍
一、Spark Core 概述
Spark Core 是 Apache Spark 的核心组件,提供了分布式任务调度、内存计算、数据抽象等基础功能,是整个 Spark 生态系统的基石。它基于内存计算模型,相比传统的 MapReduce 框架,能显著提升数据处理效率,尤其适用于迭代计算和交互式数据分析场景。
二、核心数据抽象:RDD
(一)RDD 定义
弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD)是 Spark Core 的核心数据结构,是一个不可变的、分区的分布式集合。它支持两种类型的操作:转换(Transformations)和行动(Actions)。
(二)RDD 特性
· 不可变性:一旦创建,RDD 中的数据不能被修改,只能通过转换操作生成新的 RDD。
· 分区机制:数据被划分成多个分区(Partitions),分布在集群的不同节点上,并行处理。
· 依赖关系:RDD 之间存在依赖关系(Dependencies),形成 DAG(有向无环图),用于故障恢复。
· 惰性计算:转换操作是惰性执行的,只有当行动操作被调用时,才会触发实际计算。
· 持久化:支持将 RDD 缓存到内存或磁盘中,避免重复计算,提升性能。
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