spark的RDD工作流程图

RDD是Spark的基本数据结构，它是由一组分布式的元素组成的对象。RDD的工作流程包括两个基本操作：转换操作和行动操作。转换操作是一个创建新RDD的操作，而行动操作是对RDD进行计算并返回结果的操作。 在Spark中，RDD的工作流程可以由一个或多个阶段组成，每个阶段包含一系列的转换操作。当执行行动操作时，Spark会将整个RDD计算过程划分为多个阶段，每个阶段都会对数据进行重新分区和重新计算。这样，Spark可以在并行计算集群上高效地处理大规模的数据集。 总之，RDD是Spark的核心组件之一，它的工作流程包括转换操作和行动操作，并且可以将整个过程划分为多个阶段以实现高效的并行计算。