Spark中RDD的特点是什么？
Spark中RDD的特点是什么？
展开
收起
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
1
条回答
写回答
-
作用于RDD上的Operation分为转换(transformantion)和动作(action)。 Spark中的所有“转换”都是惰性的，在执行“转换”操作，并不会提交Job，只有在执行“动作”操作，所有operation才会被提交到cluster中真正的被执行。这样可以大大提升系统的性能。
转换：从现有的数据集创建一个新的数据集即数据集中的内容会发生更改，由数据集A转换成为数据集B 动作：在数据集上运行计算后，返回一个值给驱动程序。 即数据集中的内容会被归约为一个具体的数值（Scala标量、集合类型的数据或存储）。
2021-12-05 22:22:37赞同 展开评论
相关问答