Spark核心RDD详解（设计与运行原理，分区，创建，转换，行动与持久化）

RDD设计背景与概念

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。虽然，类似Pregel等图计算框架也是将结果保存在内存当中，但是，这些框架只能支持一些特定的计算模式，并没有提供一种通用的数据抽象。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，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。

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）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、groupBy、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，比如Web应用系统、增量式的网页爬虫等。正因为这样，这种粗粒度转换接口设计，会使人直觉上认为RDD的功能很受限、不够强大。但是，实际上RDD已经被实践证明可以很好地应用于许多并行计算应用中，可以具备很多现有计算框架（比如MapReduce、SQL、Pregel等）的表达能力，并且可以应用于这些框架处理不了的交互式数据挖掘应用。

资料来源。¹

RDD处理流程

Spark用Scala语言实现了RDD的API，程序员可以通过调用API实现对RDD的各种操作。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）。
   需要说明的是，RDD采用了惰性调用，即在RDD的执行过程中（如图9-8所示），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。

如图1，创建了word.txt文件，内容如上；图二加载文件，视频统计逻辑；图三打印生成RDD内容；图五显示了每一个生成的对象都为一个RDD。

可以看出，一个Spark应用程序，基本是基于RDD的一系列计算操作。RDD之间依次延用，相互依赖。最后行动操作将RDD进行持久化，把它保存在内存或磁盘中。（内存为scala程序的沿用）。

总结：

Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上，使得Spark的各个组件可以无缝进行集成，在同一个应用程序中完成大数据计算任务。

用于计算一个RDD集合的执行过程如下：

1. 创建这个Spark程序的执行上下文，即创建SparkContext对象；（scala种操作spark的上下文连接）。
2. 从外部数据源中读取数据通过SparkContext创建RDD对象；
3. RDD的转换（构建RDD之间的依赖关系，形成DAG图，这时候并没有发生真正的计算，只是记录转换的轨迹；）
4. 行动类型的操作，触发真正的计算，并把结果持久化到内存中。

RDD分区

分区的概念
分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。

分区优势
RDD 是一种分布式的数据集，数据源多种多样，而且数据量也很大，在存储这些海量数据时，也是按照块来存的，当RDD读取这些数据进行操作时，实际上是对每个分区中的数据进行操作，每一个分区的数据可以并行操作，分区可以提高并行度。

RDD的分区原理

【spark】RDD的分区

RDD特性

1. 数据集的基本组成单位是一组分片(Partition)或一个分区(Partition)列表。每个分片都会被一个计算任务处理，分片数决定并行度。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2）。

2. 一个函数会被作用在每一个分区。Spark中RDD的计算是以分区为单位的，函数会被作用到每个分区上。

3. 一个RDD会依赖于其他多个RDD。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。(Spark的容错机制)

4. K-V类型的RDD会有一个Partitioner函数。非key-value的RDD的Parititioner的值是None，Partitioner函数决定了RDD本身的分区数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分区数量。

5. 每个RDD维护一个列表，每个Partition的位置(preferred location)存储在一个列表中。

RDD转换（transformation）和行动（action）

RDD的操作分为两大类：转换（transformation）和行动（action）

转换：通过操作将一个RDD转换成另一个RDD

行动：将一个RDD进行求值或者输出

所有这些操作主要针对两种类型的RDD：

1）数值RDD（value型）

2）键值对RDD   （K-V型）

RDD的所有转换操作都是懒执行的，只有当行动操作出现的时候Spark才会去真的执行

转换（Transformation）算子就是对RDD进行操作的接口函数，其作用是将一个或多个RDD变换成新的RDD。使用Spark进行数据计算，在利用创建算子生成RDD后，数据处理的算法设计和程序编写的最关键部分，就是利用变换算子对原始数据产生的RDD进行一步一步的变换，最终得到期望的计算结果。

动作（actions）是触发调度的算子，它会返回一个结果或者将数据写到外存中。

RDD API

创建RDD

1. 由外部存储系统的数据集创建

//本地加载数据创建RDD

val baseRdd = sc.textFile("file:///wordcount/input/words.txt")

//加载hdfs文件
val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")

2. 通过已有的RDD经过算子转换生成新的RDD

3. 已经存在的Scala集合创建

• 方法1 ： sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))

• 方法2 ： sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7,8))

makeRDD方法底层调用了parallelize方法，调用parallelize()方法的时候，不指定分区数的时候，使用系统给出的分区数，而调用makeRDD()方法的时候，会为每个集合对象创建最佳分区

4. 通过消息队列（例如kafka,rabbitMQ）创建RDD

主要用于流式处理应用（小编还没学过哈）。

RDD转换

图片来源²

RDD行动

其他参考资料：
Spark之RDD算子-转换算子

spark和RDD的知识梳理与总结

RDD操作详解（三）Action操作

Spark之RDD动作算子（Action）大全

RDD持久化

RDD数据持久化什么作用？

1、对多次使用的rdd进行缓存，缓存到内存，当后续频繁使用时直接在内存中读取缓存的数据，不需要重新计算。

2、将RDD结果写入硬盘（容错机制），当RDD丢失数据时，或依赖的RDD丢失数据时，可以使用持久化到硬盘的数据恢复。

对于RDD最后的归宿除了返回为集合标量，也可以将RDD存储到外部文件系统或数据库中。Spark与Hadoop是完全兼容的，所以对于MapReduce所支持的读写文件或者数据库类型，Spark也同样支持。

写入HDFS

写入缓存

RDD通过cache()或者persist()将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据缓存在JVM的堆内存中。cache() 不需要传参，persist()需要设置持久化级别。

持久化级别有（先列在这，后面会详细讲）：

• MEMORY_ONLY
• MEMORY_AND_DISK
• MEMORY_ONLY_SER
• MEMORY_AND_DISK_SER；
• DISK_ONLY
• MEMORY_ONLY_2
• MEMORY_AND_DISK_2

cache()底层就是调用了persist()，并且将持久化级别设置成MEMORY_ONLY，也就是说 cache() 和 persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 是一样的。

可以使用unpersist()方法手动地把持久化的RDD从缓存中移除。

写入HDFS(Spark自己方法)

将数据写入HDFS,利用HDFS永久存储。

操作过程：

• 设置持久化的存储路径

• 调用checkpoint()进行数据的保存SparkContext.setCheckpointDir("HDFS的目录")

• 调用持久化方法RDD.checkpoint()

写入本地目录

wordCount1.saveAsTextFile("file:///home/master/hadoop/files/...")

总结：

1. Persist 和 Cache将数据保存在内存

2. Checkpoint将数据保存在HDFS

3. Persist 和 Cache 程序结束后会被清除或手动调用unpersist方法。

4. Checkpoint永久存储不会被删除。

相关参考：spark和RDD的知识梳理与总结