RDD

1.RDD设计背景

在实际应用中，存在许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，这些应用场景的共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是，目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储。

2.RDD概念

一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。

RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，不能直接修改，只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD，或者通过在其他RDD上执行确定的转换操作（如map、join和groupBy）而创建得到新的RDD。

RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为

“行动”（Action）：前者用于执行计算并指定输出的形式。比如count、collect等，接受RDD但是返回非RDD（即输出一个值或结果）。

“转换”（Transformation）：后者指定RDD之间的相互依赖关系。比如map、filter、groupBy、join等，接受RDD并返回RDD。

RDD提供的转换接口都非常简单，都是类似map、filter、groupBy、join等粗粒度的数据转换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改。因此，RDD比较适合对于数据集中元素执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用。

RDD典型的执行过程如下：

1. RDD读入外部数据源（或者内存中的集合）进行创建；

2. RDD经过一系列的“转换”操作，每一次都会产生不同的RDD，供给下一个“转换”使用；

3. 最后一个RDD经“行动”操作进行处理，并输出到外部数据源（或者变成Scala集合或标量）。

RDD采用了惰性调用，即在RDD的执行过程中，真正的计算发生在RDD的“行动”操作，对于“行动”之前的所有“转换”操作，Spark只是记录下“转换”操作应用的一些基础数据集以及RDD生成的轨迹，即相互之间的依赖关系，而不会触发真正的计算。只有“行动”操作的时候，Spark才会根据RDD的依赖关系生成DAG，并从起点开始真正的计算。

3. RDD特性

（1）高效的容错性。数据只读，不可修改，如果需要修改数据，必须从父RDD转换到子RDD，由此在不同RDD之间建立了血缘关系。所以，RDD是一种天生具有容错机制的特殊集合，不需要通过数据冗余的方式（比如检查点）实现容错，而只需通过RDD父子依赖（血缘）关系重新计算得到丢失的分区来实现容错，无需回滚整个系统，这样就避免了数据复制的高开销，而且重算过程可以在不同节点之间并行进行，实现了高效的容错。此外，RDD提供的转换操作都是一些粗粒度的操作（比如map、filter和join），RDD依赖关系只需要记录这种粗粒度的转换操作，而不需要记录具体的数据和各种细粒度操作的日志，大大降低了数据密集型应用中的容错开销；

（2）中间结果持久化到内存。数据在内存中的多个RDD操作之间进行传递，不需要“落地”到磁盘上，避免了不必要的读写磁盘开销；

（3）存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化开销。