这篇文章将为大家详细讲解有关什么是Spark RDD，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

创新互联公司长期为上千客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为华宁企业提供专业的成都网站制作、成都网站建设，华宁网站改版等技术服务。拥有十载丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

   RDD 字面上就是弹性分布式数据集（Resiliennt Distributed Datasets），它是一种抽象的概念，拥有容错、只读、分布式以及基于内存的特性。这里的弹性是什么意思呢？首先，Spark会自动地在内存不足情况下，将数据‘溢出’到磁盘里，使用 persist 和 cache 方法可以将任意RDD缓存到内存或写入磁盘，程序可自动根据数据情况进行切换；其次就是当某个RDD失效，通过Lineage 依赖链重新计算上有RDD即可找回数据；最后就是失败任务的重试机制，仅对失败的RDD进行特定次数的重试（默认好像4次，这个可以通过spark.stage.maxConsecutiveAttempts和spark.task.maxFailures两个参数调节，一个是针对stage级别的容错，一个是task级别）

    明白了RDD的基本概念，如何创建一个RDD呢？刚开始学习的时候可以使用HDFS文件创建，简化代码如下：

    SparkConf cf = new SparkConf().setAppName("HDFSFileTest");

    JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(cf); 

    JavaRDD lines = jsc.textFile("hdfs://sparkT:9000/spark.txt");

    RDD的操作分为转换和行动两个部分，Transformation只是RDD之间的转换过程，不进行实际计算：

     比如lines里面读出来的是{1，2，3}，进行map（）转换操作：lines.

map(x=>x+l) ,输出结果就是{2，3，4}

    只有Action才产生实际的计算：

    lines.count()统计RDD里返回结果：4

    RDD之间还存在宽窄依赖，也是一个比较重要的概念，窄依赖是指父 RDD 的每个分区都只被子 RDD 的一个分区所使用，如 map、flatMap、 union、filter、distinct、subtract、sample等；宽依赖是指父 RDD 的每个分区都被多个子 RDD 的分区所依赖，如groupByKey、reduceByKey、join等。

关于什么是Spark RDD就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。