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本篇内容介绍了“Spark中RDD依赖分为哪几种”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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一、以RDD为基石的Spark编程模型
在Spark中一切都是基于RDD的：
什么是RDD呢？官方给出的解释是：
也就是说每个RDD都至少有以下三个函数实现:
Spark自带了非常多的RDD:
RDD主要分为两种：
其中的transformations是lazy execution的，需要具体的action去触发，每个action操作都是一个单独的job；
接下来我们看一个具体的RDD操作的例子：
RDD中有两个比较特殊的RDD:
这两个RDD的特殊之处在于皆是控制性操作的RDD：
二，RDD的依赖和运行时
在Spark中RDD是具备依赖关系的，而依赖分为两种：
“Narrow”依赖的一个好处就是可以进行内部的pipeline操作：
运行的时候是以RDD为统一抽象并行化运行：
更进一步的详细RDD并行化计算过程如下所示：
正如所有的分布式结构一样，Spark分布式集群也是主从结构的：
Spark运行时组件如下所示：
Spark运行时候的事件流如下所示：
“Spark中RDD依赖分为哪几种”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！