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(xué)習(xí)吧！

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深入RDD

RDD本身是一個抽象類，具有很多具體的實(shí)現(xiàn)子類：

RDD都會基于Partition進(jìn)行計(jì)算：

默認(rèn)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(nèi)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(xì)節(jié)如下：

以NewHadoopRDD為例，其內(nèi)部的信息如下所示：

以WholeTextFileRDD為例，其內(nèi)部的信息如下所示：

RDD在產(chǎn)生作業(yè)調(diào)用的時候，經(jīng)典的過程如下所示：

到此，關(guān)于“Spark提供了哪些RDD”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！