05-RDD五大特性

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RDD简介

A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable,

partitioned collection of elements that can be operated on in parallel.

RDD（Resilient Distributed Dataset）即弹性分布式数据集，是一个容错的、并行的数据结构，是Spark中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

弹性
- 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
- 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；
- 计算的弹性：计算出错重试机制；
- 分片的弹性：可根据需要重新分片。
分布式：数据存储在大数据集群不同节点上
数据集：RDD封装了计算逻辑，并不保存数据
数据抽象：RDD是一个抽象类，需要子类具体实现
不可变 immutable：RDD封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的RDD，在新的RDD里面封装计算逻辑
可分区 partitioned：RDD中的数据被划分为很多部分，每部分称为分区 partition
并行计算 parallel：RDD中的数据可以被并行计算的处理，每个分区的数据被一个Task处理

类比：

RDD的数据处理方式类似于IO流，也有装饰者设计模式

RDD的数据只有在调用行动算子（例如，collect()）时，才会真正执行业务逻辑操作。

RDD是不保存数据的，但是IO可以临时保存一部分数据

可以认为RDD是分布式的列表List或数组Array，抽象的数据结构，RDD是一个抽象类Abstract

Class和泛型Generic Type：

// RDD类声明
abstract class RDD[T: ClassTag](
    @transient private var _sc: SparkContext,
    @transient private var deps: Seq[Dependency[_]]
  ) extends Serializable with Logging {

RDD将Spark的底层的细节都隐藏起来（自动容错、位置感知、任务调度执行，失败重试等），让开发者可以像操作本地集合一样以函数式编程的方式操作RDD这个分布式数据集，进行各种并行计算，RDD中很多处理数据函数与列表List中相同与类似。

RDD五大特征

RDD 数据结构内部有五个特性（摘录RDD 源码）：

Internally, each RDD is characterized by five main properties:

  - A list of partitions
  - A function for computing each split
  - A list of dependencies on other RDDs
  - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
  - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)

前三个特征每个RDD都具备的，后两个特征可选的。

A list of partitions

分区列表（a list of partitions）
每个RDD被分为多个分区（partitions），这些分区运行在集群中的不同节点，每个分区都会被一个计算任务处理，分区数决定了并行数的数量
创建RDD时可以指定RRD分区的个数。如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时，默认分区数量为该程序所分配到的资源的CPU核数（每个Core可以承载2~4个Partition），如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。

/**
* Implemented by subclasses to return the set of partitions in this RDD. This method will only
* be called once, so it is safe to implement a time-consuming computation in it.
*
* The partitions in this array must satisfy the following property:
*   `rdd.partitions.zipWithIndex.forall { case (partition, index) => partition.index == index }`
*/
protected def getPartitions: Array[Partition]

A function for computing each split

每个分区都有一个计算函数（A function for computing each split）：一个函数会被作用在每一个分区
Spark的RDD的计算函数是以分片为基本单位的，每个RDD都会实现compute函数，对具体的分片进行计算。
简单来说，Spark在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算

/**
 * :: DeveloperApi ::
 * Implemented by subclasses to compute a given partition.
 */
@DeveloperApi
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]

A list of dependencies on other RDDs

一个RDD会依赖于其他多个RDD（A list of dependencies on other RDDs）

RDD是计算模型的封装，当需求中需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个RDD建立依赖关系。

RDD的每次转换都会生成新的RDD，所以RDD之间会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所以分区进行重新计算。（Spark的容错机制）

/**
 * Implemented by subclasses to return how this RDD depends on parent RDDs. This method will only
 * be called once, so it is safe to implement a time-consuming computation in it.
 */
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps

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

(Key,Value)数据类型的RDD分区器（a Partitioner for Key-Value RDDs）

当前Spark中实现了两种类型的分区函数，一个是基于哈希的 HashPartitioner，另外一个是基于范围的 RangePartitioner。

只有对于（Key,Value）的RDD，才会有Partitioner（分区），非于（Key,Value）的RDD的Partitioner 的值是None。

Partitioner函数不但决定了RDD本身的分区数量，也决定了parent RDD Shuffle 输出时的分区数量。

注意：只要K-V类型的数据才存在分区器的概念

/** Optionally overridden by subclasses to specify how they are partitioned. */
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None

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

每个分区都有一个优先位置列表（a list of perferred locations to compute each split on）

优先位置列表会存储每个Partition的优先位置

对于一个HDFS文件来说，就是每个Partition块的位置。

按照 “移动数据不如移动计算” 的理念，Spark在进行任务调度时，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。（数据本地性）

简单来说，就是判断计算发送到哪个节点，效率最优，数据移动不如移动计算

/**
 * Optionally overridden by subclasses to specify placement preferences.
 */
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil

RDD 是一个数据集的表示，不仅表示了数据集，还表示了这个数据集从哪来、如何计算，主要属性包括五个方面（必须牢记，通过编码加深理解，面试常问）：