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深入 RDD

RDD 本身是一个抽象类，具有很多具体的实现子类：

RDD 都会基于 Partition 进行计算：

默认的 Partitioner 如下所示：

其中 HashPartitioner 的文档说明如下：

另外一种常用的 Partitioner 是 RangePartitioner：

RDD 在持久化的需要考虑内存策略：

Spark 提供很多 StorageLevel 可供选择：

于此同时 Spark 提供了 unpersistRDD:

对 RDD 本身还有一个非常重要的 CheckPoint 操作：

其中 doCheckpoint 的细节如下：

以 NewHadoopRDD 为例，其内部的信息如下所示：

以 WholeTextFileRDD 为例，其内部的信息如下所示：

RDD 在产生作业调用的时候，经典的过程如下所示：

到此，关于“Spark 提供了哪些 RDD”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！