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1. 创建RDD

• 通过SparkContext的parallelize方法从本地集合创建RDD。

• 从外部存储（如HDFS、本地文件系统）加载数据创建RDD。

• 通过对已有RDD进行转换操作生成新的RDD。

2. 转换操作（Transformation）

• 对RDD进行操作（如map、filter、flatMap等）生成新的RDD。

• 转换操作是惰性计算的，不会立即执行，而是记录操作的“血统”（lineage）。

3. 行动操作（Action）

• 触发RDD的实际计算，例如collect、count、saveAsTextFile等。

• 行动操作会启动作业执行，并返回结果或写入外部存储。

4. 持久化（可选）

• 使用cache或persist将RDD缓存到内存或磁盘，避免重复计算。

5. 释放资源（可选）

• 使用unpersist释放持久化的RDD，释放资源。

总结

RDD的处理过程是：创建RDD → 转换操作（Transformation） → 行动操作（Action）。