Question

（二）RDD概述及五大特性

Answer 1

一、什么是RDD
A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable,partitioned collection of elements that can be operated on in parallel.
RDD是一个弹性的分布式的数据集，是spark的基本抽象，RDD是不可变的，并且它由多个partition构成（可能分布在多台机器上，可以存memory上，也可以存disk里等等），可以进行并行操作
弹性：分布式计算时可容错
不可变：一旦产生就不能被改变
RDD源码如下：（ https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/RDD.scala ）

解读：
1）抽象类：不能直接使用，需要借助于子类实现，使用时直接使用其子类即可
2）序列化：在分布式计算框架里，序列化框架性能的好坏直接影响整个框架性能的优劣
3）logging：日志记录，2.0版本后不自带，需要自己写一个
4）T：泛型 支持各种数据类型
5）sparkcontext
6）@transient
二、RDD的5大特点
1）A list of partitions
RDD由很多partition构成，在spark中，计算式，有多少partition就对应有多少个task来执行
2）A function for computing each split
对RDD做计算，相当于对RDD的每个split或partition做计算
3）A list of dependencies on other RDDs
RDD之间有依赖关系，可溯源
4）Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
如果RDD里面存的数据是key-value形式，则可以传递一个自定义的Partitioner进行重新分区，比如可以按key的hash值分区
5）Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)
最优的位置去计算，也就是数据的本地性
计算每个split时，在split所在机器的本地上运行task是最好的，避免了数据的移动；split有多个副本，所以preferred location不止一个
数据在哪里，应优先把作业调度到数据所在机器上，减少数据的IO和网络传输，这样才能更好地减少作业运行时间（木桶原理：作业运行时间取决于运行最慢的task所需的时间），提高性能
三、RDD5大特性在源码中的体现

（特性2）compute函数的入参必然是partition，因为对RDD做计算相当于对每个partition做计算

（特性1）getPartitions返回的必然是一系列Partition类型的数据组成的数组

（特性3）RDD之间有依赖关系

（特性5）

（特性4）