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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. 编译安装：解压源码，运行make编译，然后make install安装。 3. 配置启动脚本：根据操作系统创建启动脚本，确保系统启动时服务自动运行。 ####二、Redis数据类型及使用知识点3：Redis数据类型 Redis提供五种基本数据类型：字符串(Strings)、哈希(Hashes)、列表(Lists)、集合(Sets)和有序集合(Sorted Sets)，支持多种数据存储和查询功能。 - 字符串：用于简单键值对存储。 - 哈希：存储字段-值对映射。 - 列表：适用于消息队列等场景。 - 集合：处理成员唯一性。 - 有序集合：可对成员进行排序。 知识点4：数据类型使用示例 1. 字符串：使用SET key value设置键值对，GET key获取对应值。 2. 哈希：使用HSET key field value添加字段值，HGET key field获取字段值。 3. 列表：使用LPUSH key value1 [value2]向列表头部添加一个或多个值。

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