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深入RDD
RDD本身是一个抽象类，具有很多具体的实现子类：
RDD都会基于Partition进行计算：
默认的Partitioner如下所示：
其中HashPartitioner的文档说明如下：
另外一种常用的Partitioner是RangePartitioner：
RDD在持久化的需要考虑内存策略：
Spark提供很多StorageLevel可供选择：
于此同时Spark提供了unpersistRDD:
对RDD本身还有一个非常重要的CheckPoint操作：
其中doCheckpoint的细节如下：
以NewHadoopRDD为例，其内部的信息如下所示：
以WholeTextFileRDD为例，其内部的信息如下所示：
RDD在产生作业调用的时候，经典的过程如下所示：
到此，关于“Spark提供了哪些RDD”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
