RDD机制？
rdd分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是spark框架上的通用货币。 所有算子都是基于rdd来执行的，不同的场景会有不同的rdd实现类，但是都可以进行互相转换。 rdd执行过程中会形成dag图，然后形成lineage保证容错性等。 从物理的角度来看rdd存储的是block和node之间的映射。
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现在我们已经在我们的系统上安装并配置了PySpark，我们可以在Apache Spark上用Python编程。 但在此之前，让我们了解Spark - RDD中的一个基本概念。 RDD代表Resilient Distributed Dataset ，它们是在多个节点上运行和操作以在集群上进行并行处理的元素。 RDD是不可变元素，这意味着一旦创建了RDD，就无法对其进行更改。 RDD也具有容错能力，因
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我尝试创建一个JavaRDD，其中包含另一系列RDD。 RDD机器。foreach（机器- 第一：有没有可能这样做？如果没有，我可以用什么方式尝试做一些不同的事情？ 让我展示一下我尝试做的事情： 我尝试在每台机器上启动我的算法，这台机器必须从Elasticsearch中的数据中学习。 因此，我尝试在每个“机器”中获取查询的所有数据。我的问题是：Spark有可能做到这一点吗？或者以其他方式？当我点燃
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我对Spark和Scala相对较新。 我从以下数据帧开始（由密集的双倍向量组成的单列）： 直接转换为RDD将生成一个org实例。阿帕奇。火花rdd。RDD[org.apache.spark.sql.Row]： 有人知道如何将此DF转换为org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.向量]的实例吗？到目前为止，我的各种尝试都没有成功。
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我有一个RDD，其模式如下： （我们称之为) 我希望创建一个新的RDD，每一行都为，键和值属于。 我希望输出如下： 有人能帮我处理这段代码吗？ 我的尝试： 错误：值映射不是Char的成员 我理解这是因为map函数只适用于，而不是每个。请帮助我在中使用嵌套函数。
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主要内容：转换,操作RDD提供两种类型的操作： 转换 行动 转换 在Spark中，转换的作用是从现有数据集创建新数据集。转换是惰性的，因为它们仅在动作需要将结果返回到驱动程序时才计算。 下面来看看一些常用的RDD转换。 - 它返回一个新的分布式数据集， 该数据集是通过函数传递源的每个元素而形成的。 - 它返回一个新数据集， 该数据集是通过选择函数返回的源元素而形成的。 - 这里，每个输入项可以映射到零个或多个输出项，
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RDDs 支持 2 种类型的操作：转换(transformations) 从已经存在的数据集中创建一个新的数据集；动作(actions) 在数据集上进行计算之后返回一个值到驱动程序。例如，map 是一个转换操作，它将每一个数据集元素传递给一个函数并且返回一个新的 RDD。另一方面，reduce 是一个动作，它使用相同的函数来聚合 RDD 的所有元素，并且将最终的结果返回到驱动程序(不过也有一个并行