在Spark中，RDD代表彈性分布式數(shù)據(jù)集(Resilient Distributed Dataset)，是Spark的核心概念之一。RDD是分布式內(nèi)存中的不可變分區(qū)數(shù)據(jù)集，可以并行操作。
RDD是Spark提供的主要抽象，它允許將數(shù)據(jù)分布在集群中的多個節(jié)點上進行并行計算。RDD可以從存儲在Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)或其他存儲系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集合中創(chuàng)建，也可以從一個已經(jīng)存在的RDD轉(zhuǎn)換而來。RDD是不可變的，也就是說，一旦創(chuàng)建就不能修改。如果要更改RDD的內(nèi)容，必須通過轉(zhuǎn)換操作創(chuàng)建一個新的RDD。
RDD支持兩種類型的操作：轉(zhuǎn)換操作和行動操作。轉(zhuǎn)換操作是指將一個RDD轉(zhuǎn)換成另一個RDD的操作，例如map、filter和reduce等操作;行動操作是指對RDD執(zhí)行計算并返回結(jié)果的操作，例如count、collect和save等操作。
總之，RDD是Spark中的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提供了高效、可靠的數(shù)據(jù)處理和分析能力，是實現(xiàn)分布式計算的關鍵。
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