Spark RDD: 分布式数据集处理的核心 - 简介、特性和应用

Spark RDD（Resilient Distributed Dataset）是 Spark 的核心数据结构之一，它是一个分布式元素集合，可以在集群上进行并行计算。RDD 提供了一种抽象的数据结构，它可以容错、可重用和可并行化处理大规模数据集。RDD 可以从 Hadoop 文件系统、本地文件系统、Hive 和其他数据源中创建，并可以通过一系列转换操作（如 map、filter、reduce、join 等）进行处理。RDD 还支持持久化，可以将 RDD 存储在内存或磁盘上，以便在需要时快速访问。