浅谈RDD

RDD（Resilient Distributed Datasets）弹性分布式数据集，是在集群应用中分享数据的一种高效，通用，容错的抽象，是Spark提供的最重要的抽象的概念，

它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编操作集合的方式，进行各种并行操作。

RDD 是只读的，不可变的数据集。RDD也是容错的，假如其中一个RDD坏掉，RDD中有记录之前的依赖关系，依赖关系中记录算子和分区，可以重新生成。

RDD 实现分布式数据集容错方法有两种：数据检查点和记录更新。同时RDD是高效的，不需要物化。它也是分区记录的集合，可以缓存的。

每个RDD都包含有一组RDD分区（partition），数据集的原子组成部分，还有对父RDD的一组依赖，这些依赖描述了RDD的Lineage；

以及一个函数，说明在父RDD上执行何种计算；还包含元数据，描述分区模式和数据存放的位置。

RDD 之间的依赖关系分为宽依赖和窄依赖两类。对于窄依赖，子RDD的每个分区依赖于常数个父分区，

它与数据规模无关。输入输出是一对一的算子，但是其中一种方式的结果RDD的分区结构不变，主要是map，flatMap。

但是如union，coalesce结果RDD的分区结构会发生变化。对于宽依赖，子 RDD的每个分区都依赖于所有的父RDD分区。

对于两种依赖关系，窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。

而宽依赖则需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。

窄依赖能够更有效地进行失效节点的恢复，重新计算丢失RDD分区的父分区，而且不同节点之间可以并行计算；

而对于一个宽依赖关系的 Lineage图，单个节点失效可能导致这个RDD的所有祖先丢失部分分区，因而需要整体重新计算。

同时RDD有五个特征，其中分区，一系列的依赖关系和函数是三个基本特征，最佳位置和分区策略是可选。RDD是移动计算而不是移动数据。

RDD和spark之间，RDD是一种具有容错性基于内存的集群计算抽象方法，Spark则是这个抽象方法的实现。

巴特西