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Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布数据集

◆ RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。

◆ RDD的特点：

1. 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。
2. 通过并行转换的方式来创建如（map, filter, join, etc）。
3. 失败自动重建。
4. 可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。
5. 必须是可序列化的。
6. 是静态类型的。

◆ RDD的好处

1. RDD只能从持久存储或通过Transformations操作产生，相比于分布式共享内存（DSM）可以更高效实现容错，对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage就可重新计算出来，而不需要做特定的Checkpoint。
2. RDD的不变性，可以实现类Hadoop MapReduce的推测式执行。
3. RDD的数据分区特性，可以通过数据的本地性来提高性能，这与Hadoop MapReduce是一样的。
4. RDD都是可序列化的，在内存不足时可自动降级为磁盘存储，把RDD存储于磁盘上，这时性能会有大的下降但不会差于现在的MapReduce。

◆ RDD的存储与分区

1. 用户可以选择不同的存储级别存储RDD以便重用。
2. 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会spill到disk。
3. RDD在需要进行分区把数据分布于集群中时会根据每条记录Key进行分区（如Hash 分区），以此保证两个数据集在Join时能高效。

◆ RDD的内部表示

在RDD的内部实现中每个RDD都可以使用5个方面的特性来表示：

1. 分区列表（数据块列表）
2. 计算每个分片的函数（根据父RDD计算出此RDD）
3. 对父RDD的依赖列表
4. 对key-value RDD的Partitioner【可选】
5. 每个数据分片的预定义地址列表(如HDFS上的数据块的地址)【可选】

◆ RDD的存储级别

RDD根据useDisk、useMemory、deserialized、replication四个参数的组合提供了11种存储级别：

val NONE = new StorageLevel(false, false, false)   
    val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false)   
    val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, 2)   
    val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, true)   
    val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, true, 2)   
    val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false)   
    val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, 2)   
    val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, true)   
    val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, true, 2)   
    val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false)   
    val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, 2)  

◆ RDD定义了各种操作，不同类型的数据由不同的RDD类抽象表示，不同的操作也由RDD进行抽实现。

RDD的生成

◆ RDD有两种创建方式：

1、从Hadoop文件系统（或与Hadoop兼容的其它存储系统）输入（例如HDFS）创建。

2、从父RDD转换得到新RDD。

◆ 下面来看一从Hadoop文件系统生成RDD的方式，如：val file = spark.textFile("hdfs://...")，file变量就是RDD（实际是HadoopRDD实例），生成的它的核心代码如下：

// SparkContext根据文件/目录及可选的分片数创建RDD, 这里我们可以看到Spark与Hadoop MapReduce很像   
   // 需要InputFormat, Key、Value的类型，其实Spark使用的Hadoop的InputFormat, Writable类型。   
   def textFile(path: String, minSplits: Int = defaultMinSplits): RDD[String] = {   
       hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable],   
       classOf[Text], minSplits) .map(pair => pair._2.toString) }  
   
   // 根据Hadoop配置，及InputFormat等创建HadoopRDD    
   new HadoopRDD(this, conf, inputFormatClass, keyClass, valueClass, minSplits) 

◆ 对RDD进行计算时，RDD从HDFS读取数据时与Hadoop MapReduce几乎一样的：

RDD的转换与操作

◆ 对于RDD可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个RDD）与操作（返回值不是一个RDD）。

◆ 转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。

◆ 操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。

◆ 下面使用一个例子来示例说明Transformations与Actions在Spark的使用。

val sc = new SparkContext(master, "Example", System.getenv("SPARK_HOME"),   
        Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))  
   
    val rdd_A = sc.textFile(hdfs://.....)  
    val rdd_B = rdd_A.flatMap((line => line.split("\\s+"))).map(word => (word, 1))  
   
    val rdd_C = sc.textFile(hdfs://.....)  
    val rdd_D = rdd_C.map(line => (line.substring(10), 1))  
    val rdd_E = rdd_D.reduceByKey((a, b) => a + b)  
   
    val rdd_F = rdd_B.jion(rdd_E)  
   
    rdd_F.saveAsSequenceFile(hdfs://....)