Spark学习之路 （三）Spark之RDD
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目录
一、RDD的概述
1.1 什么是RDD？
1.2 RDD的属性
1.3 WordCount粗图解RDD
二、RDD的创建方式
2.1 通过读取文件生成的
2.2 通过并行化的方式创建RDD
2.3 其他方式
三、RDD编程API
3.1 Transformation
3.2 Action
3.3 Spark WordCount代码编写
3.4 WordCount执行过程图
四、RDD的宽依赖和窄依赖
4.1 RDD依赖关系的本质内幕
4.2 依赖关系下的数据流视图
一、RDD的概述
1.1 什么是RDD？
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
1.2 RD
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