1. RDD概述
1.1 什么是RDD
(1) RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，它是Spark的基本数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
(2) 具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度、可伸缩性。
(3) 查询速度快：在执行多个查询时，可以显示的将工作集缓存到内存中，后续的查询能够重用缓存的工作集。
1.2 RDD的属性
打开Spark源代码，源码的注释中对RDD的描述如下图。
(1) A list of partitions
一系列的分区
(2) A function for computing each split
每个函数作用于一个分区
(3) A list of dependencies on other RDDs
RDD与RDD之间有依赖关系（宽依赖、窄依赖）(4) Optionally, a Partitioner for key-value RDDs(e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
如果RDD是key-value形式的，会有一个分区器(Partioner)作用在这个RDD，分区器会决定该RDD的数据放在哪个子RDD的分区上
(5) Optionally, a list of preferred locations to compute each splite on (e.g. block locations for an HDFS file)
在计算每一个分区时，会有一个优先的位置，一个列表存储每个Partition的优先位置
2. RDD编程API
2.1 RDD的算子有两种类型，
(1) Transformation： 不会马上计算结果，只会记住每个应用到基础数据集上的转换操作，只有发生一个需要返回结果给Driver的动作时，才会真正触发计算。即：RDD中所有的转换操作都是延迟加载的，能让Spark更有效率的运行。
(2) Action：会立即触发运算
2.2 常用的算子
对算子的更详细使用解释请参考我的另一篇博文：
博文地址：https://blog.csdn.net/xin93/article/details/80546765
2.2.1 Transformation
转换 |
含义 |
map(func) |
返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 |
filter(func) |
返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 |
flatMap(func) |
类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） |
mapPartitions(func) |
类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] |
mapPartitionsWithIndex(func) |
类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Iterator[T]) => Iterator[U] |
sample(withReplacement, fraction, seed) |
根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子 |
union(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
intersection(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
distinct([numTasks])) |
对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
groupByKey([numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
reduceByKey(func, [numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) |
|
sortByKey([ascending], [numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
sortBy(func,[ascending], [numTasks]) |
与sortByKey类似，但是更灵活 |
join(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD |
cogroup(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD |
cartesian(otherDataset) |
笛卡尔积 |
pipe(command, [envVars]) |
|
coalesce(numPartitions) |
|
repartition(numPartitions) |
|
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) |
2.2.2 常用的Action算子
动作 |
含义 |
reduce(func) |
通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的 |
collect() |
在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
count() |
返回RDD的元素个数 |
first() |
返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
take(n) |
返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
takeSample(withReplacement,num, [seed]) |
返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 |
takeOrdered(n, [ordering]) |
takeOrdered和top类似，只不过以和top相反的顺序返回元素 |
saveAsTextFile(path) |
将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 |
saveAsSequenceFile(path) |
将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
saveAsObjectFile(path) |
|
countByKey() |
针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 |
foreach(func) |
在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 |
3. RDD的依赖关系
3.1 窄依赖
每个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用，即：独生子女
3.2 宽依赖
宽依赖是Spark划分Stage的依据。每个父RDD的Partition被子RDD的多个Partition使用，即：有多个子女
关于Spark源码中是如何切分Stage的，请参考我的另一篇博文：
博文地址：https://blog.csdn.net/xin93/article/details/80674497
3. RDD的缓存
RDD提供两种方法进行缓存 persist( ) 和 cache( )，这两种方法不会立即进行缓存，而是在后面触发了action计算时才会将RDD真正缓存在计算节点的内存中供后面使用。
通过查看Spark源代码，详细如下图：
可以看到，cache( )方法实际上也是调用persist( )方法实现的缓存功能。而默认的存储级别是StorageLevel.MEMORY_ONLY，也就是只在内存中存储一份。
在源码中还提供了如下种类的缓存方式可供用户使用。
