详解RDD基本概念、RDD五大属性

        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，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD是spark core的底层核心。

Dataset:

RDD 可以不保存具体数据, 只保留创建自己的必备信息, 例如依赖和计算函数；

RDD 也可以缓存起来, 相当于存储具体数据。

Distributed：

        RDD 支持分区, 可以运行在集群中。

Resilient：

RDD 支持高效的容错；

RDD 中的数据即可以缓存在内存中, 也可以缓存在磁盘中, 也可以缓存在外部存储中。

在 RDD 出现之前, 当时 MapReduce 是比较主流的, 而 MapReduce 如何执行迭代计算的任务呢?

多个 MapReduce 任务之间没有基于内存的数据共享方式, 只能通过磁盘来进行共享，这种方式明显比较低效。

RDD 如何解决迭代计算非常低效的问题呢?

在 Spark 中, 其实最终 Job3 从逻辑上的计算过程是: Job3 = (Job1.map).filter, 整个过程是共享内存的, 而不需要将中间结果存放在可靠的分布式文件系统中。 

这种方式可以在保证容错的前提下, 提供更多的灵活, 更快的执行速度, RDD 在执行迭代型任务时候的表现可以通过下面代码体现：

在这个例子中, 进行了大致 10000 次迭代, 如果在 MapReduce 中实现, 可能需要运行很多 Job, 每个 Job 之间都要通过 HDFS 共享结果, 谁快谁慢一窥便知。

需求：

给定一个网站的访问记录, 俗称 Access log

计算其中出现的独立 IP, 以及其访问的次数

针对这个小案例, 我们问出互相关联但是又方向不同的六个问题：

放在集群中, 利用集群多台计算机来并行处理。

简单来讲, 并行计算就是同时使用多个计算资源解决一个问题, 有如下四个要点

要解决的问题必须可以分解为多个可以并发计算的部分；

每个部分要可以在不同处理器上被同时执行；

需要一个共享内存的机制；

需要一个总体上的协作机制来进行调度。

概述：

对于 HDFS 中的文件, 是分为不同的 Block 的；

在进行计算的时候, 就可以按照 Block 来划分, 每一个 Block 对应一个不同的计算单元。

扩展：

RDD 并没有真实的存放数据, 数据是从 HDFS 中读取的, 在计算的过程中读取即可；

RDD 至少是需要可以 分片 的, 因为HDFS中的文件就是分片的, RDD 分片的意义在于表示对源数据集每个分片的计算, RDD 可以分片也意味着 可以并行计算。

每一个计算单元需要记录其存储单元的位置, 尽量调度过去。

RDD1 → RDD2 → RDD3 这个过程中, RDD2 出错了, 有两种办法可以解决：

缓存 RDD2 的数据, 直接恢复 RDD2, 类似 HDFS 的备份机制；

记录 RDD2 的依赖关系, 通过其父级的 RDD 来恢复 RDD2, 这种方式会少很多数据的交互和保存。

如何通过父级 RDD 来恢复?

记录 RDD2 的父亲是 RDD1；

记录 RDD2 的计算函数, 例如记录 RDD2 = RDD1.map(…​), map(…​) 就是计算函数；

当 RDD2 计算出错的时候, 可以通过父级 RDD 和计算函数来恢复 RDD2。

上面提到了可以使用依赖关系来进行容错, 但是如果依赖关系特别长的时候, 这种方式其实也比较低效, 这个时候就应该使用另外一种方式, 也就是记录数据集的状态。

在 Spark 中有两个手段可以做到：

缓存

Checkpoint

从上面源码中，可以得到RDD的五大属性：

        Spark RDD是被分区的，每一个分区都会被一个计算任务(Task)处理，分区数决定了并行计算的数量，RDD的并行度默认从父RDD传给子RDD。默认情况下，一个HDFS上的数据分片就是一个 partiton，RDD分片数决定了并行计算的力度，可以在创建RDD时指定RDD分片个数（分区）。

        如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时，则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。

        每个分区都会有计算函数， 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，不需要保存每次计算的结果。RDD中的分片是并行的，所以是分布式并行计算。

        有一点非常重要，就是由于RDD有前后依赖关系，遇到宽依赖关系，如reduceByKey等这些操作时划分成 Stage， Stage内部的操作都是通过 Pipeline进行的，在具体处理数据时它会通过 Blockmanager来获取相关的数据，因为具体的 split要从外界读数据，也要把具体的计算结果写入外界，所以用了一个管理器，具体的 split都会映射成 BlockManager的Block，而具体的split会被函数处理，函数处理的具体形式是以任务的形式进行的。

由于RDD每次转换都会生成新的RDD，所以RDD会形成类似流水线一样的前后依赖关系，当然宽依赖就不类似于流水线了，宽依赖后面的RDD具体的数据分片会依赖前面所有的RDD的所有数据分片，这个时候数据分片就不进行内存中的 Pipeline，一般都是跨机器的，因为有前后的依赖关系，所以当有分区的数据丢失时， Spark会通过依赖关系进行重新计算，从而计算出丢失的数据，而不是对RDD所有的分区进行重新计算。

RDD之间的依赖有两种：窄依赖( Narrow Dependency)和宽依赖( Wide Dependency)。

窄依赖(Narrow Dependency)

窄依赖是指每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，例如map、filter、union等操作都会产生窄依赖；

对于窄依赖，由于partition依赖关系的确定性，partition的转换处理就可以在同一个线程里完成，这种转换不会引起shuffle操作，速度快！

宽依赖(Wide Dependency)

宽依赖是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖；

这种转换会引起shuffle操作，速度慢！

Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。

一个Partitioner，即RDD的分区函数（可选项），Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。

当前Spark中实现了两种类型的分区函数，

什么会有Partitioner?

Option类型：可以表示有值或者没有值，它有2个子类：

存储每个切片优先(preferred location)位置的列表。 比如对于一个 HDFS 文件来说, 这个列表保存的就是每个 Partition 所在文件块的位置.。按照“移动数据不如移动计算”的理念, Spark 在进行任务调度的时候, 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。