研究 Spark TextFille 的分区与计算策略

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非常有趣！建议大家深入探讨一下 spark-flink 的应用及其性能优化

几种比较常见的RDD

在常规开发过程中, 我们通常会频繁地使用以下几种 RDD 在这些场景下, textFile 类型的数据随机存取存储（DDS）是基础组件之一它是基于文本文件进行处理并生成的一种数据结构 JDBCRDD 类型是基于关系型数据库进行数据读取并生成 DDS 对象 HBase RDD 类别则是以 HBase 数据库为基础, 实现数据读写功能 sequenceFile 类型的数据随机存取存储（DDS）则依赖于序列化文件来进行处理

我会按照一定顺序分析每种RDD的情况，并着重结合 RDD 五大特性中的分区与计算策略，在代码实现中添加详细的注释以提高可读性

分区流程

从SparkContext中的textFile方法开始分析

复制代码

   /** * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any
    
    * Hadoop-supp

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