RDD起源

在许多迭代式算法(比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘中，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。

但是，之前的MapReduce框架采用非循环式的数据流模型，把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。

且这些框架只能支持一些特定的计算模式(map/reduce)，并没有提供一种通用的数据抽象。

AMP实验室发表的一篇关于RDD的论文:《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》就是为了解决这些问题的

RDD提供了一个抽象的数据模型，让我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换操作(函数)，不同RDD之间的转换操作之间还可以形成依赖关系，进而实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销，并且还提供了更多的API(map/reduec/filter/groupBy…)

RDD是什么

RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

单词拆解

Resilient ：它是弹性的，RDD中的数据可以保存在内存中或者磁盘里面
Distributed ：它里面的元素是分布式存储的，可以用于分布式计算
Dataset: 它是一个集合，可以存放很多元素

RDD的主要属性

1.A list of partitions ：

一组分片(Partition)/一个分区(Partition)列表，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，分片数决定并行度。
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。

2.A function for computing each split ：

一个函数会被作用在每一个分区。
Spark中RDD的计算是以分区为单位的，compute函数会被作用到每个分区上

3.A list of dependencies on other RDDs：

一个RDD会依赖于其他多个RDD。
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。(Spark的容错机制)

4.Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)：

Spark中的分区函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。
对于KV类型的RDD会有一个Partitioner函数，即RDD的分区函数（可选项）
只有对于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数决定了RDD本身的分区数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分区数量。

5.Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)：

可选项,一个列表，存储每个Partition的位置(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，会尽可能选择那些存有数据的worker节点来进行任务计算。