RDD-五大特征

客官°小女子只卖身不卖艺 2024-02-19 14:30 22阅读 0赞

学习就是一场旅行，不断去探索未知的世界，有人说哪里的风景无限，未曾走过，只是听说，唯有经过，才知惊喜，，有的人一生安逸，无所追求，有人想去探索害怕尝试，不，是害怕失败，你连探索的勇气都没有，迷茫永远将是你最怕的失败，，，  
————————————送个还在等风景的你  
今天的学习，主要讲一点，看了好多文章，要知道特点的来源于哪里，要找到他的源码所在，，，，，  
Internally, each RDD is characterized by five main properties:

*  A list of partitions
 *  A function for computing each split
 *  A list of dependencies on other RDDs
 *  Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
 *  Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for  
    an HDFS file)  
    1）有一个分片列表，就是能被切分，和Hadoop一样，能够切分的数据才能并行计算。  
    　 　一组分片（partition），即数据集的基本组成单位，对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。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。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。每个分配的存储是由BlockManager实现的，每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block，而这个Block会被一个Task负责计算。  
    2）由一个函数计算每一个分片，这里指的是下面会提到的compute函数。  
    　　 Spark中的RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。  
    3）对其他RDD的依赖列表，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。  
    　　 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。  
    4）可选：key-value型的RDD是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的paritioner接口，控制Key分到哪个reduce。  
    　　　　一个partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个基于范围的RangePartitioner。只有对于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Partitioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。  
    5）可选：每一分片的优先计算位置，比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置。  
    　　　一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。

RDD的特点：  
它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。  
通过并行转换的方式来创建如（map, filter, join, etc）。  
失败自动重建。  
可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。  
必须是可序列化的。  
是静态类型的。

RDD是分布式数据集，所说RDD就是这个。  
　　RDD有5个特点：  
　　　　1.a list of partiotioner有很多个partiotioner(这里有3个partiotioner),可以明确的说，一个分区在一台机器上，一个分区其实就是放在一台机器的内存上，一台机器上可以有多个分区。  
　　　　2.a function for partiotioner一个函数作用在一个分区上。比如说一个分区有1，2,3 在rdd1.map(*\*10),把RDD里面的每一个元素取出来乘以10，每个分片都应用这个map的函数。  
　　　　3.RDD之间有一系列的依赖rdd1.map(*\*10).flatMap(…).map(…).reduceByKey(…)，构建成为DAG,这个DAG会构造成很多个阶段，这些阶段叫做stage，RDDstage之间会有依赖关系，后面根据前面的依赖关系来构建，如果前面的数据丢了，它会记住前面的依赖，从前面进行重新恢复。每一个算子都会产生新的RDD。textFile 与flatMap会产生两个RDD.  
　　　　4.分区器hash & Integer.Max % partiotioner 决定数据到哪个分区里面，可选，这个RDD是key-value 的时候才能有  
　　　　5.最佳位置。数据在哪台机器上，任务就启在哪个机器上，数据在本地上，不用走网络。不过数据进行最后汇总的时候就要走网络。（hdfs file的block块）

RDD有5个特点：  
　　　　1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。  
　　　　2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集）  
　　　　3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。  
　　　　4、RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。  
　　　　5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。（弹性）  
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不是所有的成功都需要自己探索，有的时候需要站在巨人的肩膀上，接过巨人的成果去发现，你才有新的突破，，  
——————送给正在探索路上的你