RDD有哪些特点

RDD有哪些特点

顾名思义，从字面理解RDD就是 Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。

它是Spark提供的核心抽象。

RDD在抽象上来讲是一种抽象的分布式的数据集。它是被分区的，每个分区分布在集群中的不同的节点上。从而可以让数据进行并行的计算

rdd 分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是 spark 框架上的通用货币。所有算子都是基于 rdd 来执行的，不同的场景会有不同的 rdd 实现类，但是都可以进行互相转换。rdd 执行过程中会形成 dag 图，然后形成 lineage 保证容错性等。从物理的角度来看 rdd 存储的是 block 和 node 之间的映射。

RDD 在逻辑上是一个 hdfs 文件，在抽象上是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让 RDD 中的数据可以被并行操作（分布式数据集）

比如有个 RDD 有 90W 数据，3 个 partition，则每个分区上有 30W 数据。RDD 通常通过 Hadoop 上的文件，即 HDFS 或者 HIVE 表来创建，还可以通过应用程序中的集合来创建；RDD 最重要的特性就是容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个结点上的 RDD partition 因为节点故障，导致数据丢失，那么 RDD 可以通过自己的数据来源重新计算该 partition。这一切对使用者都是透明的。

RDD 是 spark 提供的核心抽象，全称为弹性分布式数据集。

它主要特点就是弹性和容错性。

弹性：RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘

容错性：RDD可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。

Hadoop spark

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