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第1章RDD概念1.1RDD为什么会产生   RDD：ResilientDistributedDataset弹性分布式数据集RDD是Spark的基石，是实现Spark数据处理的核心抽象。那么RDD为什么会产生呢？

Redis是一个超精简的基于内存的键值对数据库(keyvalue)，一般对并发有一定要求的应用都用其储存session，乃至整个数据库。不过它公自带一个最小化的命令行式的数据库管理工具，有时侯使用起来并不方便。不过Github上面已经有了很多图形化的管理工具，而且都针对REDIS做了一些优化，如自动折叠带schema的key等。RedisDesk

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写在前面架构是权衡的结果，架构也是一层层的组件拼接起来的，如果没有好用的组件，架构势必会做阉割，架构的理想态是建立在一堆友好、易用、标准化的组件之上的。在我过去的经验中，有两类组件经常会出现在我的架构方案中，一个是唯一ID生成器，一个是推拉结合配置中心，有了他们我可以解决分布式系统下的时序问题，不会再因数据不一致问题手足无措，推拉结合的数据中心

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3f47b02dd6d6d0521417b5e055cde6361fd.jpg"null")本文由Redis业界权威专家黄健宏翻译自thenewstack.io/opensourcebuildershowredisupendedthedataba

缓存系统的用来代替直接访问数据库，用来提升系统性能，减小数据库负载。早期缓存跟系统在一个虚拟机里，这样内存访问，速度最快。后来应用系统水平扩展，缓存作为一个独立系统存在，如redis，但是每次从缓存获取数据，都还是要通过网络访问才能获取，效率相对于早先从内存里获取，还是不够逆天快。如果一个应用，比如传统的企业应用，一次页面显示，要访问数次redis，那效果

背景最近在阅读查询优化器的论文，发现SystemR中对于Join操作的定义一般分为了两种，即嵌套循环、排序合并联接。在原文中，更倾向使用排序合并联接逻辑。考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式，这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Jo

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