spark学习二RDD（Core部分）

1、简介

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具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。

2、特性

只读：

RDD在创建之后只允许读操作，不允许写操作，每个计算操作都是产生新的RDD

分区：

RDD会把其中的元素进行partition分区，计算是以分区为单位进行

容错：

相比其他系统的细颗粒度的内存数据更新级别的备份或者LOG机制，RDD的血缘关系记录的是粗颗粒度的特定数据Transformation操作（如filter、map、join等）行为。当这个RDD的部分分区数据丢失时，它可以通过Lineage获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。因为这种粗颗粒的数据模型，限制了Spark的运用场合，所以Spark并不适用于所有高性能要求的场景，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。

RDD依赖：

RDD一般由读取文件或者并行化数组产生，通过每次的transformation操作都会产生新的一个RDD，然后RDD之间的依赖关系称为血缘，子RDD通过父RDD和算子就能够得到。

缓存：

RDD可以通过persist方法进行缓存操作，把RDD放到每个worker上的executor上，这样该RDD就可以不用传给每个task，增加计算速度明显

3、spark代码运行（推荐）

 1）idea等工具运行spark代码，通过maven构建项目引入对应gav

 2）spark-shell交互工具，spark的bin目录：./bin/spark-shell --master local[4]

可以通过ui进行监控，启动日志可以看到监听端口

 3）spark-submit提交，把本地开发好的项目打成jar包，然后通过spark-submit命令运行

4、创建RDD

其中sc为SparkContext对象

并行化数组方式 读取文件

5、RDD测试代码

测试代码