
RDD 即 Resilient Distributes Dataset, 叫做弹性分布式数据集,是spark中最基础、最常用的数据结构。其本质是把input source 进行封装,封装之后的数据结构就是RDD。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)和“转换”(Transformation)两种类型,前者用于执行计算并指定输出的形式,后者指定RDD之间的相互依赖关系。两类操作的主要区别是,转换操作(比如map、filter、join等)接受RDD并返回RDD,而行动操作(比如count、collect等)接受RDD但是返回非RDD(即输出一个值或结果)。
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。
RDD的五大基本属性
1)A list of partitions 一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位。对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
2)A function for computing each split 一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的,每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合,不需要保存每次计算的结果。
3)A list of dependencies on other RDDs RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
4)Optionally,a Partitioner for key-value RDDs 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,另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于key-value的RDD,才会有Partitioner,非key-value的RDD的Parititioner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。
5) Optionally,a list of preferred locations to compute each split 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。
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