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Spark执行计划解析后是如何触发执行的？在前一篇Spark SQL 执行计划解析源码分析中，笔者分析了Spark SQL 执行计划的解析，很多文章甚至Spark相关的书籍在讲完执行计划解析之后就开始进入讲解Stage切分和调度Task执行，每个概念之间没有强烈的关联，因此这中间总感觉少了点什么，执行计划是如何触发执行的？是Spark自动触发的？还是由客户端的代码触发的？本文笔者为了解答这几个疑问，尝试进行了相关代码的分析。

Spark RDD 的宽依赖和窄依赖通俗地理解 Spark RDD 的宽依赖和窄依赖，可以通过以下比喻和解释：假设你在管理多个团队完成工作任务：

Spark RDD（弹性分布式数据集）的深度理解RDD 是分布式计算的核心抽象RDD 的本质从操作到 DAG应用程序与 JobJob、Stage 和 Task 的分解

Spark RDD Checkpoint 数据的保存机制在 Spark 中，RDD 的 checkpoint 是一种容错机制，用于将 RDD 的数据保存到可靠的存储系统（如 HDFS）中，以便在节点故障时可以从存储中重新加载数据，而不是重新计算依赖链。

Spark RDD 的 sortBy 和全局排序的理解差异回答 1：sortBy 实现了全局排序回答 2：RDD 不直接提供全局排序算子输出可能是：希望这个回答清晰解答了你的疑惑！

Spark RDD 的 combineByKey、cogroup 和 compute 算子的作用在面试中如果被问到 Spark RDD 的 combineByKey、cogroup 和 compute 算子的作用，建议从核心作用、实现原理（源码解析）和实际应用场景三方面组织答案。

Spark RDD sortBy算子什么情况会触发shuffle在 Spark 的 RDD 中，sortBy 是一个排序算子，虽然它在某些场景下可能看起来是分区内排序，但实际上在需要全局排序时会触发 Shuffle。这里我们分析其底层逻辑，结合源码和原理来解释为什么会有 Shuffle 的发生。

Spark RDD各种join算子从源码层分析实现方式在 Spark RDD 中，join、leftOuterJoin、rightOuterJoin、fullOuterJoin 等多个 Join 操作符都使用了 cogroup 进行底层实现。cogroup 是 Spark 中的一种底层分组操作，可以将两个或多个 RDD 中同一键的数据分组到一起，为各种 Join 操作提供了基础。下面我们从源码实现角度来分析这些 Join 操作符的实现原理，并列出相关的核心代码。

Spark RDD 的 compute 方法角度一compute 是 Spark RDD 中的核心方法之一。它定义了如何从特定的分区中获取数据，并返回一个迭代器，供上层操作使用。每个 RDD 的计算逻辑由 compute 方法决定，不同类型的 RDD 会有不同的实现。

Spark RDD中常用聚合算子源码层面的对比分析在 Spark RDD 中，groupByKey、reduceByKey、foldByKey 和 aggregateByKey 是常用的聚合算子，适用于按键进行数据分组和聚合。它们的实现方式各不相同，涉及底层调用的函数也有区别。以下是对这些算子在源码层面的分析，以及每个算子适用的场景和代码示例。

【RDD算子的分类】RDD的转换算子和触发算子（行为算子）、以及各个算子的作用，对比sql中的关键字都是lazy模式的，一般不会触发job的运行，算子返回值一定是RDD转换算子有哪些：filter、map、flatMap、union、distinct、groupByKey、reduceByKey、sortBy、sortByKey、repartition、coalesce、keys、values、mapValues、join fullOuterJoin leftOuterJoin rightOuterJoin、 mapPartitions

弹性分布式数据集RDD详细说明弹性分布式数据集RDD（Resilient Distributed Dataset）是Apache Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、元素可以并行计算的数据集合。以下是对RDD的详细说明：

任务3.8.3 利用RDD统计每日新增用户统计给定用户访问历史数据中，每日的新增用户数量。启动 Spark Shell：读取数据：倒排索引：按键分组：

利用映射算子打印菱形

RDD实战：扁平映射算子 - flatMap()

3.1 掌握RDD的创建在Apache Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是一个基本的、不可变的、分布式的和可分区的数据集。它能够自动进行容错处理，并支持在大规模集群上的并行操作。RDD之间存在依赖关系，可以实现管道化，避免了中间数据的存储。

破坏神在行动

Hadoop+Spark大数据技术（微课版）曾国荪、曹洁版第六章第6次作业 Spark简介与RDD编程高速处理：Spark利用内存计算和优化的执行计划，能够实现比传统MapReduce更高效的数据处理。容错性：Spark提供了弹性分布式数据集（RDD）作为基本抽象，通过RDD的容错性和恢复机制，保证了数据处理的稳定性。

RDD编程初级实践spark入门实战系列--8MLlib spark 实战_mob6454cc68310b的技术博客_51CTO博客https://blog.51cto.com/u_16099212/7454034

阿年、嗯啊

横扫Spark之 - RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦RDD就是Spark中的一种数据抽象，比如下面的代码（不用管他是干啥的）很多操作的返回值就直接是一个RDD类型。代码里面RDD就是一个抽象类你可以理解成函数，但是Spark里面它不叫函数，它同样封装的是对数据的操作，a操作的返回值类型是一个RDD，b又基于a的结果进行操作返回值的类型又是一个RDD…你可以想象成套娃，就比如下图

SparkCore基础解析（二）RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。