Apache spark RDD和传统关系数据库系统之间的区别是什么

我是spark的新手，我了解SQL，但想知道RDD（弹性分布式数据集）和关系数据库（如体系结构级别和访问级别）之间的区别。谢谢。

RDD（弹性分布式数据集）是Spark使用的内存中数据结构。它是不可变的数据结构。可以这样认为，spark在内存中加载了特定结构中的数据，该结构称为RDD。一旦你的spark工作停止，RDD就不存在了

另一方面，数据库是存储系统。您可以存储数据并在以后查询

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我希望这能澄清。还有一件事——Spark可以从文件系统或数据库加载数据并创建RDD。文件系统和数据库是存储数据的两个地方。一旦数据被spark加载到内存中。spark使用名为RDD的数据结构来存储和处理它

。。。RDD是记录的集合，而不是关系实体。如果您想将您的想法映射到数据库表，您应该查看

Dataset

对象。您在JDBC中访问RDD，如

ResultSet

，例如

getColumn（x）

。。。不确定这是否回答了你的问题