1. 弹性分布式数据集RDD

1.1. RDD概述

1.1.1. 什么是RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，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。

1.1.2. RDD的属性

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

1.2. 创建RDD

• 由一个已经存在的Scala集合创建。

val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))

• 由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等

val rdd2 = sc.textFile("hdfs://node1.edu360.cn:9000/words.txt")

1.3. RDD编程API

1.3.1. Transformation

RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。

常用的Transformation：

1.3.2. Action

1.3.3. WordCount中的RDD

1.3.4. 练习

启动spark-shell

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell --master spark://node1.edu360.cn:7077

练习1：

//通过并行化生成rdd

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10))

//对rdd1里的每一个元素乘2然后排序

val rdd2 = rdd1.map(_ * 2).sortBy(x => x, true)

//过滤出大于等于十的元素

val rdd3 = rdd2.filter(_ >= 10)

//将元素以数组的方式在客户端显示

rdd3.collect

练习2：

val rdd1 = sc.parallelize(Array("a b c", "d e f", "h i j"))

//将rdd1里面的每一个元素先切分在压平

val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(' '))

rdd2.collect

练习3：

val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3))

val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4))

//求并集

val rdd3 = rdd1.union(rdd2)

//求交集

val rdd4 = rdd1.intersection(rdd2)

//去重

rdd3.distinct.collect

rdd4.collect

练习4：

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))

val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))

//求jion

val rdd3 = rdd1.join(rdd2)

rdd3.collect

//求并集

val rdd4 = rdd1 union rdd2

//按key进行分组

rdd4.groupByKey

rdd4.collect

练习5：

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))

val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))

//cogroup

val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)

//注意cogroup与groupByKey的区别

rdd3.collect

练习6：

val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))

//reduce聚合

val rdd2 = rdd1.reduce(_ + _)

rdd2.collect

练习7：

val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2),  ("shuke", 1)))

val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 3), ("shuke", 2), ("kitty", 5)))

val rdd3 = rdd1.union(rdd2)

//按key进行聚合

val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _)

rdd4.collect

//按value的降序排序

val rdd5 = rdd4.map(t => (t._2, t._1)).sortByKey(false).map(t => (t._2, t._1))

rdd5.collect

//想要了解更多，访问下面的地址

http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html

1.4. RDD的依赖关系

RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。

shuffle重要的依据：父RDD的一个分区的数据，要给子RDD的多个分区

1.4.1. 窄依赖

窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用

总结：窄依赖我们形象的比喻为独生子女

1.4.2. 宽依赖

宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition

总结：窄依赖我们形象的比喻为超生

1.4.3. Lineage

RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

1.5. RDD的缓存

Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存个数据集。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。

1.5.1. RDD缓存方式

RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。

通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。

缓存有可能丢失，或者存储存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部Partition。

1.6. DAG的生成

DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。