rdd

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。

Spark-Core核心算子在其它执行步骤完成后，生成新的RDD对象从集合中创建从文件中创建以分区为单位执行的map()扁平化（合并流）