spark核心编程抽象

Apache Spark的核心编程抽象主要是围绕RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）和DataFrame/DataSet进行的。

1. **RDDs**：Spark的主要计算单位。RDD是一个只读、分区的数据集，可以在集群上并行处理。开发者可以对RDD进行各种操作，如map、filter、reduce等，Spark会自动将这些操作转换为一系列任务并分布式执行。RDD还支持缓存，提高后续访问性能。

2. **DataFrames and DataSets**：Spark 1.x及以后版本引入了DataFrame和Dataset，这两种结构都是基于RDD的，但是提供了更高级别的API，类似于SQL查询语言。DataFrame是一种表格型的数据结构，具有列名和结构，并提供诸如join、groupby和agg等内置操作，使得数据分析更容易理解和编写。

3. **DAG Execution Model**：Spark的计算模型基于有向无环图（DAG），即用户定义的操作序列化为一个任务依赖图。当提交作业时，Spark会优化这个图形，找出最佳的执行顺序以最小化数据传输和计算开销。

相关问题

sparkrdd编程

Spark RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是Apache Spark的核心抽象之一，它是Spark计算的基本单元。在SparkRdd编程中，RDD是一个只读、分区的数据集合，可以分布在集群的节点上。它的主要特性包括：

1. **分布性**：每个RDD都是分布式存储的，可以在多台机器的内存或磁盘上并行处理数据。

2. **容错性**：通过复制机制保证数据的持久性和一致性，即使某个节点失败，也可以从其他副本恢复。

3. **懒惰计算**：RDD的转换操作不会立即被执行，只有当需要结果时才会触发实际的计算过程，这提高了性能。

4. **分片操作**：支持基本的算子如map、filter、reduce等，这些操作会被分解成一系列的小任务，对每个RDD分区独立执行。

5. **基于行动（Action）的操作**：比如count、collect等，它们会触发整个数据集的计算并返回结果到driver程序。

在SparkRdd编程中，常见的操作包括创建RDD（例如fromFile、range等）、转换（如map、filter）、组合（如union、join），以及更高级的功能如分区、缓存和持久化。使用SparkRdd时，开发者通常遵循"只为最终结果做一次计算"的原则，提高大数据处理的效率。