3.1RDD基本概念
（1）RDD的两种创建方式
1）外部文件创建，如HDFS、本地文件。
2）RDD转换得到新的RDD。
（2）RDD的两种操作算子
对于RDD可以有两种计算操作算子：Transformation（变换）与Action（行动）。
只有行动（Action）算子才会触发作业（Job）提交。
（3）RDD的重要内部属性
1）分区列表。
2）计算每个分片的函数。
3）对父RDD的依赖列表。
4）对Key-Value对数据类型RDD的分区器，控制分区策略和分区数。
5）每个数据分区的地址列表（如HDFS上的数据块的地址）。
（4）窄依赖和宽依赖
窄依赖指，子RDD分区只由一个或多个父RDD中的一个分区转换而来。map操作就是一个父RDD的一个分区，union操作就是两个父RDD的一个分区。
宽依赖指，子RDD的分区由父RDD的所有分区转换而来，即经过过shuffle操作。，如如reduceByKey，groupByKey等。
3.2RDD与分布式共享内存的异同
分布式共享内存(Distributed Shared Memory，DSM)是一种通用的内存数据抽象，这种通用性同时也使其在商用集群上实现有效的容错性和一致性更加困难。
区别：
表3-1 RDD与DSM的对比
对比项目 |
RDD |
DSM |
读 |
批量或细粒度读操作 |
细粒度读操作 |
写 |
批量转换操作 |
细粒度转换操作 |
一致性 |
不重要（RDD是不可更改的） |
取决于应用程序或运行时 |
容错性 |
细粒度，低开销使用lineage（血统） |
需要检查点操作和程序回滚 |
落后任务的处理 |
任务备份，重新调度执行 |
很难处理 |
任务安排 |
基于数据存放的位置自动实现 |
取决于应用程序 |
此外，RDD对于扫描类型操作，如果内存不足以缓存整个RDD，就进行部分缓存，将内存容纳不下的分区存储到磁盘上。
3.4 Spark算子分类及功能
3.4.1．Saprk算子的作用
图3-3描述了Spark的输入、运行转换、输出。在运行转换中通过算子对RDD进行转
换。算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。
图3-3 Spark算子和数据空间
1）输入：在Spark程序运行中，数据从外部数据空间（如分布式存储：textFile读取
HDFS等，parallelize方法输入Scala集合或数据）输入Spark，数据进入Spark运行时数据空间，转化为Spark中的数据块，通过BlockManager进行管理。
2）运行：在Spark数据输入形成RDD后便可以通过变换算子，如fliter等，对数据进行操作并将RDD转化为新的RDD，通过Action算子，触发Spark提交作业。如果数据需
要复用，可以通过Cache算子，将数据缓存到内存。
3）输出：程序运行结束数据会输出Spark运行时空间，存储到分布式存储中（如saveAsTextFile输出到HDFS），或Scala数据或集合中（collect输出到Scala集合，count返
回Scalaint型数据）。
Spark的核心数据模型是RDD，但RDD是个抽象类，具体由各子类实现，如MappedRDD、ShuffledRDD等子类。Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类。
3.4.2 算子分类
算子大致可以分为三大类。
1）Value型的Transformation 算子，这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Value 型的数据。
2） Key-Value型的Transfromation算子，这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Key-Value 型的数据对。
3）Action 算子，这类算子会触发SparkContext提交作业Job。
3.4.3 Value 型Transformation 算子
处理数据类型为Value 型的Transformation 算子可以根据RDD 变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型。
1）输入分区与输出分区一对一型。
2）多对一型。
3）多对多型。
4）输出分区为输入分区子集型。
5）还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型：Cache 型。Cache 算子对RDD
分区进行缓存。
·输入分区与输出分区一对一型
（1）map
数据对数据直接转换（通过一种函数）。
图3-4 map 算子对RDD 转换
（2）flatMap
数据对数据直接转换（通过一种函数），与map的区别在于RDD中的集合内元素会合并为一个集合
图3-5 flapMap算子对RDD 转换
（3）mapPartitions
对分区内的元素按一定函数方式进行转换。
mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。
它的函数定义为：
def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U],preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]
f即为输入函数，它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。
图3-6 mapPartitions算子对RDD 转换
（4）glom（一瞥）
将分区内的集合元素形成数组，以进行一瞥的查看。
图3-7 glom 算子对RDD 转换
·输入分区与输出分区多对一型
（1）union
使用union 函数时需要保证两个RDD 元素的数据类型相同，返回的RDD 数据类型和被合并的RDD 元素数据类型相同，并不进行去重操作，保存所有元素。如果想去重，可以使用distinct()。++ 符号相当于union 函数操作。
图3-8 union 算子对RDD 转换
（2）cartesian
对两个RDD 内的所有元素进行笛卡尔积操作。操作后，内部实现返回CartesianRDD.
图3-9 cartesian算子对RDD 转换
·输入分区与输出分区多对多型
groupBy：将元素通过函数生成相应的Key，数据就转化为Key-Value 格式，之后将Key 相同的元素合为一组。
图3-10 groupBy算子对RDD 转换
·输出分区为输入分区子集型
（1）filter
filter 的功能是对元素进行过滤，对每个元素应用f 函数，返回值为true 的元素在RDD
中保留，返回为false 的将过滤掉。内部实现相当于生成FilteredRDD(this，sc.clean(f))。
图3-11 filter 算子对RDD 转换
（2）distinct
distinct 将RDD 中的元素进行去重操作.
图3-12 distinct去重算子对RDD 转换
（3）subtract
subtract 相当于进行集合的差操作，结果为RDD 1中出现的元素而RDD 2 中不出现。
（4）sample
sample 将RDD 这个集合内的元素进行采样，获取所有元素的子集。用户可以设定是否有放回的抽样、百分比、随机种子，进而决定采样方式。内部实现是生成SampledRDD(withReplacement, fraction, seed)。
图3-14 sample 算子对RDD 转换
（5）takeSample
takeSample() 函数和上面的sample 函数是一个原理，但是不使用相对比例采样，而是按设定的采样个数进行采样，同时返回结果不再是RDD，而是相当于对采样后的数据进行Collect()，返回结果的集合为单机的数组。
图3-15 takeSample算子对RDD 转换
·Cache 型
（1）cache
cache 将RDD 元素从磁盘缓存到内存，相当于persist(MEMORY_ONLY) 函数的功能。
图3-16 cache 算子对RDD 转换
（2）persist
persist 函数对RDD 进行缓存操作。数据缓存在哪里由StorageLevel枚举类型确定。有以下几种类型的组合：DISK 代表磁盘，MEMORY 代表内存，SER 代表数据是否进行序列化存储。
3.3.4 Key-Value 型Transformation 算子
Key-Value 型算子又大致可以分为3 种类型：输入分区与输出分区一对一、聚集和连接操作。
·输入分区与输出分区一对一
mapValues：针对（Key, Value）型数据中的 Value 进行Map 操作，而不对Key 进行
处理。
图3-19 mapValues算子RDD 对转换
·对单个RDD 或两个RDD 聚集
（1）单个RDD 聚集
1）combineByKey
图3-20 comBineByKey算子对RDD 转换
2）reduceByKey。
reduceByKey是更简单的一种情况，只是两个值合并成一个值，所以createCombiner
很简单，就是直接返回v.
图3-21 reduceByKey算子对RDD 转换
3）partitionBy。
partitionBy函数对RDD 进行分区操作。如果原有RDD 的分区器和现有分区器（partitioner）一致，则不重分区，如果不一致，则相当于根据分区器生成一个新的ShuffledRDD。通过新的分区策略将原来在不同分区的V1、V2 数据都合并到了一个分区。
图3-22 partitionBy算子对RDD 转换
（2）对两个RDD 进行聚集
cogroup函数将两个RDD 进行协同划分. 下图将RDD1 中的数据（U1, 1）、（U1, 2）和 RDD2 中的数据（U1, 2）合并为（U1,（（1, 2）,（ 2）））。
图3-23 Cogroup算子对RDD 转换
·连接
（1）join
join 对两个需要连接的RDD 进行cogroup函数操作。cogroup操作之后形成的新RDD，对每个key 下的元素进行笛卡尔积操作，返回的结果再展平，对应Key下的所有元组形成一个集合，最后返回RDD[(K, (V, W))]。
图3-24 join 算子对RDD 转换
（2）leftOutJoin和rightOutJoin
LeftOutJoin（左外连接）和RightOutJoin（右外连接）相当于在join 的基础上先判断一
侧的RDD 元素是否为空，如果为空，则填充为空。如果不为空，则将数据进行连接运算，并返回结果。
3.3.5 Actions 算子
Actions 算子通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDDDAG(有向无环图)执行。
根据Action 算子的输出空间将Action 算子进行分类：无输出、HDFS、Scala集合和数据类型。
1．无输出
（1）foreach
对RDD 中的每个元素都应用f 函数操作，不返回RDD 和Array，而是返回Uint。
图3-25 foreach算子对RDD 转换
2．HDFS
（1）saveAsTextFile
函数将数据输出，存储到HDFS 的指定目录。
图3-26 saveAsHadoopFile算子对RDD 转换
（2）saveAsObjectFile
saveAsObjectFile将分区中的每10 个元素组成一个Array，然后将这个Array 序列化，映射为(Null,BytesWritable(Y)) 的元素，写入HDFS 为SequenceFile的格式。
图3-27 saveAsObjectFile算子对RDD 转换
3．Scala集合和数据类型
（1）collect
collect 相当于toArray，toArray已经过时不推荐使用，collect 将分布式的RDD 返回为一个单机的scala Array 数组。在这个数组上运用scala的函数式操作。
图3-28 Collect 算子对RDD 转换
（2）collectAsMap
collectAsMap对(K, V) 型的RDD 数据返回一个单机HashMap。对于重复K 的RDD 元素，后面的元素覆盖前面的元素。
图3-29 collectAsMap算子对RDD 转换
（3）reduceByKeyLocally
实现的是先reduce 再collectAsMap的功能，先对RDD 的整体进行reduce 操作，然后再收集所有结果返回为一个HashMap。
（4）lookup
Lookup 函数对(Key, Value) 型的RDD 操作，返回指定Key 对应的元素形成的Seq。
图3-30 lookup 对RDD 转换
（5）count
count 返回整个RDD 的元素个数。
图3-31 count 对RDD 转换
（6）top
top 可返回最大的k 个元素。例：
result.top(10)(Ordering.by[(String, Int), Int](_._2))
(String, Int), Int：输入类型，排序类型
(7) takeOrdered
取最小的几个数，与top相反。
sc.parallelize(Seq(2, 3, 4, 5, 6)).takeOrdered(2)
returns Array(2, 3)
（8）reduce
reduce 函数相当于对RDD 中的元素进行reduceLeft函数的操作。
reduceLeft先对两个元素<K，V>进行reduce 函数操作，然后将结果和迭代器取出的下一个元素<k，V>进行reduce 函数操作，直到迭代器遍历完所有元素，得到最后结果。
reduce函数内的方法f是由用户自定义得到。
（9）fold
fold 和reduce 的原理相同，但是与reduce 不同，相当于每个reduce 时，迭代器取的第一个元素是zeroValue。
图3-33 fold 算子对RDD 转换
（10）aggregate
aggregate 先对每个分区的所有元素进行aggregate 操作，再对分区的结果进行fold操作。aggreagate与fold 和reduce 的不同之处在于，aggregate 相当于采用归并的方式进行数据聚集，这种聚集是并行化的。而在fold 和reduce 函数的运算过程中，每个分区中需要进行串行处理，每个分区串行计算完结果，结果再按之前的方式进行聚集，并返回最终聚集结果。
3.3.6 广播（broadcast）变量
广播（broadcast）变量，相当于Hadoop的distributed cache，其广泛用于广播Map SideJoin 中的小表，以及广播大变量等场景。这些数据集合在单节点内存能够容纳，不需要像RDD 那样在节点之间打散存储。Spark运行时把广播变量数据发到各个节点，并保存下来，后续计算可以复用。相比Hadoop的distributed cache，广播的内容可以跨作业共享。Broadcast的底层实现采用了BT。
3.3.7 accumulator 变量
accumulator 变量：允许做全局累加操作，广泛应用于记录当前运行指标的场合。