- RDD是只读的、分区记录的集合
- 一个RDD的生成只有两种途径：
- 基于内存集合或稳定物理存储中的数据集执行确定性操作
- 通过在已有的RDD上执行转换操作
- RDD具有自动容错、位置感知和可伸缩性特点
- RDD不需要物化，RDD通过Lineage来重建丢失的分区：一个RDD中包含了如何从其他RDD衍生所必须的相关信息，从而不需要检查点就可以重构丢失的数据分区
- RDD只支持粗粒度转换，即一个操作会被应用在RDD的所有数据上
- RDD包含
- partition：分区，一个RDD会有一个或多个分区
- preferredLocations(p)：根据分区p存放的位置，返回在哪个节点访问更快
- dependencies()：RDD的依赖关系
- compute(p, context)：对于分区p而言，进行迭代计算
- partitioner()：RDD的分区函数，该属性只存在于（K、V）类型的RDD中，对于非（K、V）类型的partitioner的值就是None；partitioner()决定了RDD本身的分区数量，也可作为其父RDD Shuffle 输出中每个分区进行数据切割的依据
RDD分区
- 程序员还可以从两个方面控制RDD，即持久化和分区。用户可以请求将RDD缓存，这样运行时将已经计算好的RDD分区存储起来，以加速后期的重用。缓存的RDD一般存储在内存中，但如果内存不够，可以写到磁盘上
- RDD还允许用户根据关键字（key）指定分区顺序，这是一个可选的功能。目前支持哈希分区和范围分区。分区的多少涉及对这个RDD进行并行计算的粒度，因为每一个分区的计算都在一个单独的任务上执行
- 通过备份任务的拷贝，RDD还可以处理落后任务（即运行很慢的节点）
- 与DSM（分布式共享内存）相比，RDD有两个好处：
- 对于RDD中的批量操作，运行时将根据数据存放的位置来调度任务，从而提高性能
- 对于基于扫描的操作，如果内存不足以缓存整个RDD，就进行部分缓存。把内存放不下的分区存储到磁盘上，此时性能与现有的数据流系统差不多
- 当然也可以在创建RDD的时候不指定分区，这时就采用默认的分区数，即程序所分配到的资源的CPU核的个数
RDD的优先位置
- RDD优先位置属性与Spark中的调度相关，返回的是此RDD的每个partition所存储的位置，按照“移动数据不如移动计算”的理念，在Spark进行任务调度的时候，尽可能地将任务分配到数据块所存储的位置（如果一个partition对应的数据块存储了多份，也会返回多份地址）
RDD依赖关系
- 在Spark中，存在两种类型的依赖：
- 窄依赖：每一个父RDD的分区至多只被子RDD的一个分区所使用
- 宽依赖：每一个父RDD的分区会被子RDD的多个分区所使用
- 窄依赖和宽依赖的区别：
- 窄依赖可以在集群的一个节点上如流水线一般地执行，可以计算所有父RDD的分区，相反的，宽依赖需要取得父RDD所有分区上的数据进行计算，将会执行MapReduce一样的shuffle操作
- 对于窄依赖来说，节点计算失败后的恢复会更加有效，相反的，在有宽依赖的继承关系中，一个节点的失败将会导致其父RDD的多个分区重新计算，代价非常高
