彈性分布式資料集，簡稱為rdd，是不可變jvm物件的分布式集合，spark 就是圍繞rdd而構建的。rdd對物件的作業是非常快速的執行的，這依賴於rdd的計算是依據快取和儲存在記憶體中的模式進行。
rdd有兩組並行操作：轉換和動作。轉換是指返回指向新rdd的指標；動作是指在執行計算後返回值。
同時，rdd也有它惰性的一面，他們並不立即計算其結果，只有動作執行了，並且需要返回值時，才會進行計算轉換。
因此我們可以混用任何型別的資料結構，比如陣列、字典、集合
data = sc.parallelize([(
'fst'
,none),
,['a',
'b']])
.collect(
)
今天接觸到了spark 第乙個方法：collect() 表示的是把資料返回到data上，方便我們取值，而返回的資料都會被序列化為乙個列表。
如果我們需要取數，那麼就直接呼叫列表方法就行。比如取出name的值，則只需要做： data[1]['name']，那麼我們就可以得到『spark』值了。
rdd從檔案讀取資料時，檔案的每一行形成了rdd中的乙個元素，這些後面會有實際例子分享給大家。至於rdd的高階函式轉換操作，明天再介紹給大家。pyspark中讀取檔案後的RDD操作
本文記錄下在python環境中對rdd的一些操作方法 1.建立rdd 關於讀取檔案建立rdd的方法在前面文章已經介紹過來，這裡就不做介紹了。還有一種自定義的 data rdd sc.parallelize alina 26 tom 22 sky 12 blue 21 2.lambda 表示式 在rd...
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