一、RDD定义
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变(数据和元数据)、可分区、里面的元素可并行计算的集合。其特点在于自动容错,位置感知性调度和可伸缩性。
二、RDD的属性
1.一组分片。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。
2.一个计算每个分区的函数。Spark中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.RDD之间的依赖关系。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。这里要提及一个概念——容错处理:，即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。
4.一个Partitioner,分区器。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，另外一个是基于范围的RangePartitioner。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。
5.一个列表。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。
三、RDD类型
1.Transformation -> 记录计算过程(记录参数,计算方法)
| 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) diff -> 差集 |
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
| distinct([numTasks])) [改变分区数] |
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) |
重新分区 |
| repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) |
2.Action -> 触发生成job(一个job对应一个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) |
取数据集的前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。 |