什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!

        看了前面的几篇Spark博客，相信大家对于Spark的基本概念以及不同模式下的环境部署问题已经搞明白了。但其中，我们曾提到过Spark程序的核心，也就是弹性分布式数据集(RDD)。但到底什么是RDD,它是做什么用的呢？本篇博客，我们就来详细讨论它们的使用情况。

---

RDD概述

1.什么是RDD

        RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，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的属性

- 1） A list of partitions

        一个分区列表，一个rdd有多个分区，后期spark任务计算是以分区为单位，一个分区就对应上一个task线程。 通过val rdd1=sc.textFile(文件) 如果这个文件大小的block个数小于等于2，它产生的rdd的分区数就是2 如果这个文件大小的block个数大于2，它产生的rdd的分区数跟文件的block相同。

- 2）A function for computing each split

        由一个函数计算每一个分片 比如： rdd2=rdd1.map(x=>(x,1)) ，这里指的就是每个单词计为1的函数。

- 3）A list of dependencies on other RDDs

        一个rdd会依赖于其他多个rdd，这里就涉及到rdd与rdd之间的依赖关系，后期spark任务的容错机制就是根据这个特性而来。 比如： rdd2=rdd1.map(x=>(x,1)) rdd2的结果是通过rdd1调用了map方法生成，那么rdd2就依赖于rdd1的结果 对其他RDD的依赖列表，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。

- 4)Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)

        (可选项) 对于kv类型的rdd才会有分区函数（必须要产生shuffle），对于不是kv类型的rdd分区函数是None。 分区函数的作用：它是决定了原始rdd的数据会流入到下面rdd的哪些分区中。 spark的分区函数有2种：第一种hashPartitioner（默认值）, 通过 key.hashcode % 分区数=分区号 第二种RangePartitioner,是基于一定的范围进行分区。

- 5)Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)

        (可选项) 一组最优的数据块的位置，这里涉及到数据的本地性和数据位置最优 spark后期在进行任务调度的时候，会优先考虑存有数据的worker节点来进行任务的计算。大大减少数据的网络传输，提升性能。这里就运用到了大数据中移动数据不如移动计算理念。

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。

3.1 分区

        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。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，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。

3.2 只读

        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。

        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。

        RDD的操作算子包括两类，一类叫做transformations转化，它是用来将RDD进行转化，构建RDD的血缘关系；另一类叫做actions动作，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。

3.3 依赖

        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。如下图所示，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。

3.4 缓存

        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。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。

3.5 CheckPoint

        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。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。
        
        

---

        好了，本次的分享就到这里，受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友可以点个赞哟，下一篇将为大家带来RDD编程，敬请期待!!!