Spark提供了哪些RDD

# Spark提供了哪些RDD

Apache Spark的核心抽象是**弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）**，它提供了多种类型的RDD以满足不同场景下的数据处理需求。以下是Spark中常见的RDD类型及其特性：

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## 1. 基础RDD
### Parallelized RDD
- **创建方式**：通过`sc.parallelize()`将本地集合并行化
- **特点**：数据均匀分布到集群节点
- **示例**：
  ```scala
  val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
  val rdd = sc.parallelize(data)

External Datasets RDD

• 创建方式：通过sc.textFile()读取HDFS/S3等存储系统的文件
• 特点：自动分区，支持压缩格式
• 示例：

  
  val rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/file.txt")
  

2. 衍生RDD

Transformed RDD

通过转换操作生成的RDD： - map()：元素级转换 - filter()：数据过滤 - reduceByKey()：键值聚合 - 示例：

  val words = sc.textFile("file.txt")
  val wordCounts = words.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)

Persisted RDD

• 特性：通过persist()或cache()缓存到内存/磁盘
• 存储级别：
  • MEMORY_ONLY（默认）
  • DISK_ONLY
  • MEMORY_AND_DISK

3. 特殊RDD

PairRDD

• 特点：键值对形式的数据
• 专属操作：
  • join()
  • groupByKey()
  • sortByKey()
• 示例：

  
  val pairs = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2)))
  

DoubleRDD

• 特点：专用于数值计算的RDD
• 方法：
  • mean()
  • stdev()
  • histogram()

SequenceFileRDD

• 用途：读写Hadoop SequenceFile
• 示例：

  
  val rdd = sc.sequenceFile[String, Int]("hdfs://path/file.seq")
  

4. 高级RDD

CoGroupedRDD

• 功能：多个RDD的协同分组
• 应用场景：多表关联分析

ShuffledRDD

• 产生时机：执行shuffle操作（如reduceByKey）时自动创建
• 特性：涉及网络传输，性能敏感

UnionRDD

• 功能：合并多个RDD
• 注意：不进行去重

  
  val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
  

总结

Spark通过丰富的RDD类型支持多样化数据处理： 1. 基础RDD提供数据加载能力 2. 衍生RDD支持复杂转换 3. 特殊RDD优化特定场景 4. 高级RDD实现分布式计算原语

开发者应根据数据特性和计算需求选择合适的RDD类型，结合持久化策略优化性能。

提示：Spark 3.x后推荐使用Dataset API获得更好的性能优化，但RDD仍是理解Spark运行机制的重要基础。 “`

注：本文实际约650字，可根据需要调整内容篇幅。如需更详细的技术参数或代码示例，可进一步扩展特定RDD类型的说明部分。