Spark基础——RDD特性及操作

喜欢ヅ旅行 2022-07-15 12:15 202阅读 0赞

一、基石RDD（ resilient distributed dataset）  
spark的核心就是RDD（弹性分布式数据集），一种通用的数据抽象。封装了基础的数据操作，如map，filter，reduce等。RDD提供数据共享的抽象，相对比其他大数据处理框架，如MapReduce,Pege1,DryadLINQ和HIVE等均缺乏此特性，所以RDD更为通用。  
简单的来概括RDD：RDD是一个不可修改的，分布的对象集合。每个RDD由多个分区组成，每个分区可以同时在集群中的不同节点上计算。RDD可以包含Python，Java和Scala的任意对象。  
Spark的生态圈中应用都是基于RDD构建（下图），这一点充分说明RDD的抽象足够通用，可以描述大多数应用场景。  
![这里写图片描述][20161116133358457]  
**RDD创建：**  
（1）基于hadoop的文件系统中的文件：val rdd=sc.textFile(hdfs文件系统中文件路径)  
（2） 一个集合：val listRdd=sc.parallelize(List(“hadoop”,”spark”,”yarn”));或者Array数组

RDD的五大特性：  
**（1） a list of partitions ：一系列的分片，比如说64M一片，类似于Hadoop中的split;**  
**（2）a function for computing each split：在每个分片上都有一个函数去迭代/执行/计算他；**  
**（3）a list of dependencies on others RDDs：一系列的依赖，RDDa转换为RDDb,RDDb转换为RDDc，那么RDDc就依赖于RDDb，RDDb就依赖于RDDa**  
**（4）optionally,a Partitioner for key-value RDDs：对于key-value的RDD可指定一个partitioner，告诉它如何分片，常用的有hash，range**  
**（5） optionally,a list of preferred location(s) to compute each split on : 要运行的计算/执行最好在哪几个机器上运行，数据本地性。**

为什么会有那几个呢？比如：hadoop默认有三个位置，或者spark cache到内存是可通过storageLevel设置了多个副本，所以一个partition可能返回多个最佳位置。  
二、RDD操作类型——转换与动作  
RDD的操作主要分两类：转换（transformation）和动作（action）。两类函数的主要区别是，转换接受RDD并返回RDD，而动作接受RDD但是返回非RDD。转换采用惰性调用机制，每个RDD记录父RDD转换的方法，这种调用链表称之为血缘（lineage）；而动作调用会直接计算。  
采用惰性调用，通过血缘连接的RDD操作可以管道化（pipeline），管道化的操作可以直接在单节点完成，**避免多次转换操作之间数据同步的等待。**  
使用血缘串联的操作可以保持每次计算相对简单，而不用担心有过多的中间数据，因为这些血缘操作都管道化了，这样也保证了逻辑的单一性，而不用像MapReduce那样，为了竟可能的减少map reduce过程，在单个map reduce中写入过多复杂的逻辑。

三、RDD使用模式  
RDD使用具有一般的模式，可以抽象为下面的几步  
1. 加载外部数据，创建RDD对象  
2. 使用转换（如filter），创建新的RDD对象  
3. 缓存需要重用的RDD  
4. 使用动作（如count），启动并行计算

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