Spark避坑系列（三）（Spark Core-RDD 依赖关系&持久化&共享变量）

9月前作者：garagong 分类：Toy博客阅读(44) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark避坑系列（三）（Spark Core-RDD 依赖关系&持久化&共享变量）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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PySpark入坑系列第三篇，该篇章主要介绍spark的编程核心RDD的其他概念，依赖关系，持久化，广播变量，累加器等

一、RDD依赖关系

1、血缘关系（Lineage）

在spark中，数据的处理和计算都是通过RDD的转换进行的。由于RDD是不可变的，在转换的过程中就会生成新的RDD。而这些RDD的顺序就形成了类似血缘的关系，新的RDD会依赖于旧的RDD。spark会将这一血缘关系记录下来，这样就能提高容错性能，当集群中有节点宕机后造成RDD部分数据丢失，就可以根据这个Lineage来进行重新计算来恢复丢失的数据。在RDD中有一个toDebugString方法来查看Lineage。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-789677.html

conf = SparkConf().setAppName("WordCountHelloWorld")
sc = SparkContext(conf=co

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