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RDD即弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是Spark框架的核心数据抽象。理解RDD是学习Spark的基础，因为所有高级API（如DataFrame和Dataset）都基于RDD构建。RDD的概念解决Hadoop MapReduce在处理迭代算法和交互式数据挖掘时的限制，通过RDD，Spark提供了高效的迭代和交互式操作能力。RDD是不可变的分布式数据集合，具有不可变性、可分区性、容错性和位置感知性等特点。Spark设计RDD以支持机器学习、图计算和交互式查询等任务。

Redis菜谱.pdf ### Redis菜谱知识概览####一、Redis简介与应用场景知识点1：何时使用Redis Redis是一款开源的内存数据结构存储系统，可用作数据库、缓存和消息中间件。根据《Redis Cookbook》介绍，以下场景适合使用Redis： - 高速读写操作：Redis将数据存储在内存中，因此延迟极低。 - 数据持久化需求：虽然Redis主要运行于内存，但支持数据持久化以防数据丢失。 - 实时数据分析：例如社交网络中的实时点赞统计，Redis是理想选择。 知识点2：安装Redis安装Redis通常包括以下步骤： 1. 下载源代码：从Redis官网下载最新源码包。 2.

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