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一. RDD概述

1. 什么是RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

2. RDD的五大特性

1. RDD是由一系列partition组成
2. 算子(函数)是作用在RDD的partition上的
3. RDD之间有依赖关系
4. 分区器是作用在k, v格式的RDD上
5. partition提供数据计算的最佳位置, 利于数据处理的本地化. “计算移动, 数据不移动”

3. RDD特点

• RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖，RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长，可以通过持久化RDD来切断血缘关系。

1. 分区

1. RDD逻辑上是分区的，每个分区的数据是抽象存在的，计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。
2. 如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据
3. 如果RDD是通过其他RDD转换而来，则compute函数是执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换。

2. 只读

1. 如下图所示，RDD是只读的，要想改变RDD中的数据，只能在现有的RDD基础上创建新的RDD。

   

2. 由一个RDD转换到另一个RDD，可以通过丰富的操作算子实现，不再像MapReduce那样只能写map和reduce了，如下图所示。

   

3. RDD的操作算子包括两类，一类叫做transformations，它是用来将RDD进行转化，构建RDD的血缘关系；另一类叫做actions，它是用来触发RDD的计算，得到RDD的相关计算结果或者将RDD保存的文件系统中。下图是RDD所支持的操作算子列表。

3. 依赖

1. RDDs通过操作算子进行转换，转换得到的新RDD包含了从其他RDDs衍生所必需的信息，RDDs之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。
2. 依赖包括两种，一种是窄依赖，RDDs之间分区是一一对应的，另一种是宽依赖，下游RDD的每个分区与上游RDD(也称之为父RDD)的每个分区都有关，是多对多的关系。
   

4. 缓存

1. 如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算，这样就加速后期的重用。

2. 如下图所示，RDD-1经过一系列的转换后得到RDD-n并保存到hdfs，RDD-1在这一过程中会有个中间结果，如果将其缓存到内存，那么在随后的RDD-1转换到RDD-m这一过程中，就不会计算其之前的RDD-0了。

   

5. checkpoint

1. 虽然RDD的血缘关系天然地可以实现容错，当RDD的某个分区数据失败或丢失，可以通过血缘关系重建。但是对于长时间迭代型应用来说，随着迭代的进行，RDDs之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性能。
2. 为此，RDD支持checkpoint将数据保存到持久化的存储中，这样就可以切断之前的血缘关系，因为checkpoint后的RDD不需要知道它的父RDDs了，它可以从checkpoint处拿到数据。

4. 说明

1. Spark读取HDFS中数据的方法textFile底层是调用的MR读取HDFS文件的方法: 首先会split, 每个split对应一个block, 每个split对应生成RDD的每个partition
2. 什么是k, v格式的RDD?
   RDD中的数据是一个一个的tuple2数据, 那么这个RDD就是k, v格式的RDD
3. 那里体现了RDD的弹性(容错)?
   1. RDD之间有依赖关系
   2. RDD的partition可多可少
4. 那里体现了RDD的分布式?
   RDD的partition分布在多个节点上.

二. RDD编程

1. 编程模型

• 在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。

2. RDD的创建

在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种：

1. 从集合中创建RDD
2. 从外部存储创建RDD
3. 从其他RDD创建

1. 从集合中创建RDD

从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD

1. 使用parallelize()从集合创建

   val list = sc.parallelize(1 to 5)

   

2. 使用makeRDD()从集合创建

   val list = sc.makeRDD(1 to 5)

   

2. 由外部存储系统的数据集创建

• val line = sc.textFile("c://Users//Jiang锋时刻//Desktop//data.txt")

  

3. 从其他创建

见下一篇博客

声明:

1. 本文参考了尚硅谷Spark课程的课件