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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，请继续关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
