五 Spark RDD的使用原理

transformation与action

transformation函数: map, filter,flatMap, groupByKey,reduceByKey distinct,sortByKey,join,cogroup,cartesian
transformation:只是做一个简单的记录，对RDD做一个标注即要执行什么操作


action函数有: count() first() foreach()
countByValue, take(num),top(num), reduce(func):
action函数执行的时候，才真正的从hdfs中拿数据或者从本机，或者是cache里拿数据，然后执行相关的计算操作

实现原理

RDD是一个分布式数据集，顾名思义，其数据应该分部存储于多台机器上。事实上，每个RDD的数据都以Block的形势存储于多台机器上，
下图是Spark的RDD存储架构图，其中每个Executor会启动一个BlockManagerSlave,病管理一部分Block;
而Block的元数据由Driver节点的BlockManagerMaster保存。
BlockManagerSlave生成Block后向BlockManagerMaster注册该Block,
BlockManagerMaster管理RDD与Block的关系，当RDD不再需要存储的时候，将向BlockManagerSlave发送指令删除相应的Block

RDD cache的原理：
       RDD的转换过程中，并不是每个RDD都会存储，如果某个RDD会被重复使用，或者计算其代价很高，那么可以通过显示调用RDD提供的cache()方法，把该RDD存储下来。那RDD的cache是如何实现的呢？
       RDD中提供的cache()方法只是简单的把该RDD放到cache列表中。当RDD的iterator被调用时，通过CacheManager把RDD计算出来，并存储到BlockManager中，下次获取该RDD的数据时便可直接通过CacheManager从BlockManager读出

RDD partitioner与并行度：
     每个RDD都有Partitioner属性，它决定了该RDD如何分区，当然Partition的个数还将决定每个Stage的Task个数。当前Spark需要应用设置Stage的并行Task个数（配置项为：spark.default.parallelism），在未设置的情况下，子RDD会根据父RDD的Partition决定，如map操作下子RDD的Partition与父Partition完全一致，Union操作时子RDD的Partition个数为父Partition个数之和。

如何设置spark.default.parallelism对用户是一个挑战，它会很大程度上决定Spark程序的性能。


RDD 在计算时，每个分区都会起一个task任务，因此分区数决定了task数目，申请的计算节点也叫Excutor的数目和每个计算节点CPU核数，决定同一个时刻可以并行执行的task。当RDD分区数目是20，也就是有20个task，你的资源大概是3台机器，每台机器6核，同一个时刻并行的task数目就是18个，完成这些task需要2个轮次，当你的分区弄成18个分区，就只要一个轮次就完成

五 Spark RDD的使用原理

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