1. Spark的RDD

RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集，是对分布式数据集的一种抽象。

RDD所具备5个主要特性：

一组分区列表
计算每一个数据分片的函数
RDD上的一组依赖
对于Key Value 对的RDD，会有一个Partitioner, 这是数据的分区器，控制数据分区策略和数量
一组Preferred Location信息（如HDFS 上的数据块地址）

上图是一个简单的CoGroupedRDD满足了RDD 5个特性

2. RDD的两种操作

2.1 Transformation

Transformation: 转换，从现有的数据集创建一个新的数据集，从一个RDD转换成另一个RDD，transformation的操作是延迟计算的，在Driver层就构建好RDD之间的关系，数据分区策略，但并不提交计算。

Transformations 按照数据类型纬度分为：Value数据类型和Key-Value的数据类型的Transformation

2.1.1 Value型Transformation

针对以Value为输入值的RDD，常见的Map, FlatMap....，而输出值并不一定是value，也有可能是Key,Value的数据类型

以输入分区和输出分区的数据关系类型

输入分区和输出分区1对1 例如 map
输入分区和输出分区多对1 例如 union
输入分区和输出分区多对多例如 groupBy
输入分区包含输出分区例如 filter

2.1.2 Key-Value型Transformation

针对Key,Value的输入类型，进行聚集，连接等操作

Spark 里处理Key,Value的输入类型有个专门的类来处理

class PairRDDFunctions[K, V](self: RDD[(K, V)])

    (implicit kt: ClassTag[K], vt: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null)

  extends Logging with Serializable {

}

2.1.2.1 RDD 转 PairRDDFunctions

会不会很奇怪，并没有继承RDD，也就是说严格意义上来说，K-V的算子并不是RDD，先看看一个例子：

line.flatMap(_.split(" "))

                         .map((_, ))

                             .reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)

reduceByKey是一个Key-Value的算子

def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {

    val cleanF = sc.clean(f)

    new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))

  }

在rdd.scala中map函数中，返回的类型是MapPartitionsRDD，并不是PairRDDFunctions，如何转换的？

在scala语言里有个语法叫做“scala implicit method”，在隐式转化里我们看到了定义

implicit def rddToPairRDDFunctions[K, V](rdd: RDD[(K, V)])

  (implicit kt: ClassTag[K], vt: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null): PairRDDFunctions[K, V] = {

  new PairRDDFunctions(rdd)

}

将rdd自动转为PairRDDFunctions，最后调用了算子reduceByKey

2.1.2.1 PairRDDFunctions 转 RDD

Spark的核心抽象RDD是各个组件交互的核心，也是API里的主要接口，显然不能使用对象PairRDDFunctions作为RDD之间的交互。

PairRDDFunctions的初始化的时候会带入一个RDD，这是父类的RDD

@Experimental

  def combineByKeyWithClassTag[C](

      createCombiner: V => C,

      mergeValue: (C, V) => C,

      mergeCombiners: (C, C) => C,

      partitioner: Partitioner,

      mapSideCombine: Boolean = true,

      serializer: Serializer = null)(implicit ct: ClassTag[C]): RDD[(K, C)] = self.withScope {

    require(mergeCombiners != null, "mergeCombiners must be defined") // required as of Spark 0.9.0

    if (keyClass.isArray) {

      if (mapSideCombine) {

        throw new SparkException("Cannot use map-side combining with array keys.")

      }

      if (partitioner.isInstanceOf[HashPartitioner]) {

        throw new SparkException("HashPartitioner cannot partition array keys.")

      }

    }

    val aggregator = new Aggregator[K, V, C](

      self.context.clean(createCombiner),

      self.context.clean(mergeValue),

      self.context.clean(mergeCombiners))

    if (self.partitioner == Some(partitioner)) {

      self.mapPartitions(iter => {

        val context = TaskContext.get()

        new InterruptibleIterator(context, aggregator.combineValuesByKey(iter, context))

      }, preservesPartitioning = true)

    } else {

      new ShuffledRDD[K, V, C](self, partitioner)

        .setSerializer(serializer)

        .setAggregator(aggregator)

        .setMapSideCombine(mapSideCombine)

    }

  }

当调用K-V算子的时候，可以单独指定分区器，否则算子会自己构建一个HashPartitioner的分区器而分区策略依赖输入的分片块，通过判断数据的分区器是否和父RDD的一致，构建ShuffledRDD，MapPartitionsRDD

2.2 Action

在前面谈到Transformation都是延迟计算的，原因也很简单，所有的计算都需要最后的结果展现，如果我不想获取结果，用于计算、保存，那么计算就没有意义了，也就不需要计算了，所以用于最后需要计算的前提是需要有Action，结果展现。

比较常见的：

无输出 foreach
输出到文件或者HDFS
Scala的集合等数据类型 collect, count

在Action中，比如collect

def collect(): Array[T] = withScope {

  val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray)

  Array.concat(results: _*)

}

调用SparkContext运行Job

def runJob[T, U: ClassTag](

    rdd: RDD[T],

    func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,

    partitions: Seq[Int],

    resultHandler: (Int, U) => Unit): Unit = {

  if (stopped.get()) {

    throw new IllegalStateException("SparkContext has been shutdown")

  }

  val callSite = getCallSite

  val cleanedFunc = clean(func)

  logInfo("Starting job: " + callSite.shortForm)

  if (conf.getBoolean("spark.logLineage", false)) {

    logInfo("RDD's recursive dependencies:\n" + rdd.toDebugString)

  }

  dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, resultHandler, localProperties.get)

  progressBar.foreach(_.finishAll())

  rdd.doCheckpoint()

}

SparkContext运行Job，最终就是调用了DAG 进行job的调度，关于 DAG的具体会在后面一篇讲到

3. RDD的依赖关系

protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps

RDD可以通过getDependencies获取到依赖的数组

@DeveloperApi

abstract class Dependency[T] extends Serializable {

  def rdd: RDD[T]

}

对Dependency来说会保存Parent 的RDD, 可以通过RDD的Dependency来获取双亲的RDD，这样就能溯源

依赖上整体分为Narrow 和Shuffle 两类，也有人叫窄依赖，宽依赖

NarrowDependency 分为三类

1对1 OneToOneDependency: 常见MapRDD
多对1 RangDependency: UnionRDD
1 对部分 PruneDependency: 裁剪

ShuffleDependency 多对多，对应的是ShuffleRDD

只有Transformation的RDD之间才会有Dependency，而对Action来说是并不存在Dependency

整个RDD的分析，构建依赖，数据分片，最后通过Action提交到DAG调度，都是在Driver的主线程完成，这时候并没有构建好Job。

巴特西

Spark Core (一) 什么是RDD的Transformation和Action以及Dependency（转载）