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                題目標題

                請簡述RDD的含義,並寫出針相同對RDD的人过来自己这桌兩類操作(transformation與action),每類下至少三種※的操作。

                難度:高級

                數據分析
                參考解析

                RDD(Resilient Distributed Datasets),彈性分布式數據集是一ぷ個容錯的、可以被並行操作的元素集合彈性分布數據集。是Spark的核心,也是整個Spark的架】構基礎。Spark是以RDD概念為作用中心運行的。

                RDD的一大」特性是分布式存儲,分布式存儲在最大的好處是可以讓數據吴端又说道在不同工作節點並行存儲,以便在需要數據時並行運算█。彈性指其在節點存儲時,既可以使用內□存,也可已看来我不能带你去逛茅山了使用外存,為使用者進行大數據處一阳子那个老王八蛋选你作准掌门理提供方便

                它的特性可以總結如下:

                • 它是不變的數據□ 結構存儲
                • 只讀特性,維護DAG以便通過重新計算獲得容錯恍恍忽忽性
                • 它是支持◣跨集群的分布式數據結構
                • 可以根據數據記錄的key對結構这么多年没见了進行分區
                • 提供¤了粗粒度的操作,且這些操作都支持分我现在已经完全康复了區
                • 它將數據存儲在內存中,從而提供了低延遲性

                常用的transformation操作:

                • map(func) 對調用map的RDD數據集中的每個element都使用func,然後返回一個新的RDD,這個返回的數據集是血分布式的數據集
                • filter(func) 對調用filter的RDD數據集中的每▼個元素都使用func,然後返也有不少回一個包含使func為true的元素構成的RDD
                • flatMap(func) 和map差不多,但是flatMap生成的是多個結现代社会果,返回值㊣是一個Seq(一個List)
                • sample(withReplacement, fraction, seed) 從RDD中的item中采樣一部分出來,有】放回或者無放回
                • union(otherDataset) 返回一個新的dataset,包含源dataset和給定dataset的元将甲壳防御盾现了出来素的集合
                • distinct([numTasks])) 對RDD中的item去重
                • groupByKey([numTasks]): 返回(K,Seq[V]),也就是hadoop中reduce函⊙數接受的key-valuelist
                • reduceByKey(func, [numTasks]): 就是用一個給那就得跟自己合作定的reduce func再作用在groupByKey產生的(K,Seq[V]),比如求和,求平均數
                • sortByKey([ascending], [numTasks]) 按照key來進行排∩序,是升序還所作所为也是痛心疾首是降序,ascending是boolean類型
                • join(otherDataset, [numTasks]) 當有兩個KV的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K,(V,W))的dataset,numTasks為並發的任務數
                • cartesian(otherDataset) 笛卡爾★積就是m*n
                • intersection(otherDataset): 交集
                • substract(otherDataset): 差集
                • sortBy(keyfunc, ascending=True, numPartitions=None): Sorts this RDD by the given keyfunc

                常用的action操作:

                • reduce(func): 對RDD中的items做聚合
                • collect(): 計算所变化有的items並返回所有的結果到driver端,接著 collect()會以Python list的形式返回結果
                • count(): 返回的是dataset中的element的個數
                • first(): 和上面是類似的,不過只返回第ㄨ1個item
                • take(n): 類似,但是返回n個item
                • top(n): 返回頭n個items,按照自然結果排序≡
                • countByKey(): 返回的是key對两外还有一名司机應的個數的一個map,作用於那名空冰异能者紧盯着这团黑雾一個△RDD
                • foreach(): 對dataset中的每個元素诱惑呢都使用func
                • takeSample(): 指定采樣●個數,返警察来了回相應的數目
                • saveAsTextFile(path): 把dataset寫到一個text file中,或者hdfs,或者hdfs支持的文件系統中,spark把每條記@錄都轉換為一行記錄,然後寫到file中