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，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。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。

RDD内部结构.png

RDD5大特型

A list of partitions 一个分区列表
A function for computing each split 对每个切片的计算函数
A list of dependencies on other RDDs RDD内部存放一个依赖列表（怎么变换来的）
Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) 分区器 可选的
Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file) 数据本地化 可选的

特性一

-- A list of partitions：
每个RDD分区都分布在集群节点上，分区的多少涉及到RDD Computing 并行效率。其实，分区只是一个逻辑概念，前后变换的分区，可能是物理机器上同一块内存或者存储，用户可以指定分区数，默认是CPU核数。如果从HDFS文件创建时数据块数。
Spark中的io也是不可避免的，但是网络传输Spark进行了优化，Spark把Rdd进行分区，放在集群上并行计算。同一个RDD分片100个，10个节点，平均每个节点10个分区，当进行sum时，网络传输非常小，各自节点将计算好的sum值shuffle到主程序进行全局sum。所以会很快，但是进行join时候需要把数据本身进行shuffle，网络开销很大。如果时做了分区，就会将相同key在同一个分区中，按key进行聚合的时就不需要再shuffle了。
RDD 分区的一个分配原则是：尽可能使得分区的个数，等于集群核心数目。

  /**
   * 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]

特性二

--A function for computing each split：
一个函数作用在一个分区上。比如说一个分区有1，2,3 在rdd1.map(_*10),把RDD里面的每一个元素取出来乘以10，每个分片都应用这个map的函数。

 @DeveloperApi 
 def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]

两个参数：1.分区对象 2.TaskContext对象
compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果
Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action
主要做的是就是将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性(延迟加载)。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会真正的被执行。这种设计让Spark更加有效率地运行。

特性三

--A list of dependencies on other RDDs RDD：

RDD依赖.png

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。（独生子女）

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。（超生）

在这里我们是从父RDD的partition被使用的个数来定义窄依赖和宽依赖，因此可以用一句话概括下：如果父RDD的一个Partition被子RDD的一个Partition所使用就是窄依赖，否则的话就是宽依赖。因为是确定的partition数量的依赖关系，所以RDD之间的依赖关系就是窄依赖；由此我们可以得出一个推论：即窄依赖不仅包含一对一的窄依赖，还包含一对固定个数的窄依赖。

一对固定个数的窄依赖的理解：即子RDD的partition对父RDD依赖的Partition的数量不会随着RDD数据规模的改变而改变；换句话说，无论是有100T的数据量还是1P的数据量，在窄依赖中，子RDD所依赖的父RDD的partition的个数是确定的，而宽依赖是shuffle级别的，数据量越大，那么子RDD所依赖的父RDD的个数就越多，从而子RDD所依赖的父RDD的partition的个数也会变得越来越多。
从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中

特性四

-- Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) ：
可选：key-value型的RDD是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的paritioner接口，控制Key分到哪个reduce。
一个partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个基于范围的RangePartitioner。只有对于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Partitioner的值是None。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。类似hadoop的预分区。

特性五

Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file) ：
可选：每一分片的优先计算位置，比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置。
一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。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。

 /**
   * 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]