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Spark避坑系列二（Spark Core-RDD编程）

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PySpark避坑系列第二篇，该篇章主要介绍spark的编程核心RDD，RDD的概念，基础操作

一、什么是RDD

1.1 概念

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上。

可以认为RDD是分布式的列表List或数组Array，抽象的数据结构

1.2 为什么需要RDD

分布式计算需要:

• 分区控制
• Shuffle控制
• 数据存储\序列化\发送
• 数据计算API
• 等一系列功能

这些功能, 不能简单的通过Python内置的本地集合对象(如

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