摘要：
1.RDD的五大属性
1.1 partitions(分区)
1.2 partitioner(分区方法)
1.3 dependencies(依赖关系)
1.4 compute(获取分区迭代列表)
1.5 preferedLocations(优先分配节点列表)
2.RDD实现类举例
2.1 MapPartitionsRDD
2.2 ShuffledRDD
2.3 ReliableCheckpointRDD
3.RDD可以嵌套吗？
内容：
1.RDD的五大属性
1.1partitions(分区)
partitions : 分区属性: 每个RDD包括多个分区, 这既是RDD的数据单位, 也是计算粒度, 每个分区是由一个Task线程处理. 在RDD创建的时候可以指定分区的个数, 如果没有指定, 那么默认分区个数由参数spark.default.parallelism指定（如果未设置这个参数 ，则在yarn或者standalone模式下有如下推导：spark.default.parallelism = max（所有executor使用的core总数， 2））.
每一分区对应一个内存block, 由BlockManager分配.
子类可以通过调用下面的方法来获取分区列表，当处于检查点时，分区信息会被重写
Partition实现：
partition 与 iterator 方法
RDD 的 iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] 方法用来获取 split 指定的 Partition 对应的数据的迭代器，有了这个迭代器就能一条一条取出数据来按 compute chain 来执行一个个transform 操作。iterator 的实现如下：
其先判断 RDD 的 storageLevel 是否为 NONE，若不是，则尝试从缓存中读取，读取不到则通过计算来获取该Partition对应的数据的迭代器;若是，尝试从 checkpoint 中获取 Partition 对应数据的迭代器，若 checkpoint 不存在则通过计算（compute属性）
1.2partitioner(分区方法)
RDD的分区方式， 这个属性指的是RDD的partitioner函数(分片函数), 分区函数就是将数据分配到指定的分区, 这个目前实现了HashPartitioner和RangePartitioner, 只有key-value的RDD才会有分片函数, 否则为none. 分片函数不仅决定了当前分片的个数, 同时决定parent shuffle RDD的输出的分区个数.
HashPartitioner如何决定一个键对应的分区的：
其中nonNegativeMod方法考虑到了key的符号，如果key是负数，就返回key%numPartitions +numPartitions（补数）;
HashPartitioner是基于Object的hashcode来分区的，所以不应该对集合类型进行哈希分区
RangePartitioner如何决定一个键对应的分区的：
其中rangeBounds是各个分区的上边界的Array。而rangeBounds的具体计算是通过抽样进行估计的，具体代码可以参照RangePartitioner 实现简记
RangePartitioner是根据key值大小进行分区的，所以支持RDD的排序类算子
1.3dependencies(依赖关系)
Spark的运行过程就是RDD之间的转换, 因此, 必须记录RDD之间的生成关系(新RDD是由哪个或哪几个父RDD生成), 这就是所谓的依赖关系, 这样既有助于阶段和任务的划分, 也有助于在某个分区出错的时候, 只需要重新计算与当前出错的分区有关的分区,而不需要计算所有的分区.
dependencies_是一个记录Dependency关系的序列（Seq）：
RDD是如何记录依赖关系的：
、
依赖类型：
- 窄依赖：父 RDD 的 partition 至多被一个子 RDD partition 依赖（OneToOneDependency，RangeDependency）
- 宽依赖：父 RDD 的 partition 被多个子 RDD partitions 依赖（ShuffleDependency）
图示：
窄依赖是一对一的关系，所以可以直接从父分区中获取；宽依赖则不行。以下是宽依赖（实现是ShuffleDependency）的几个重要属性。更加具体的shuffle原理可以查看Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优
1.4compute(获取分区迭代列表)
计算属性: 当调用 RDD#iterator 方法无法从缓存或 checkpoint 中获取指定 partition 的迭代器时，就需要调用 compute 方法来获取
RDD不仅包含有数据, 还有在数据上的计算, 每个RDD以分区为计算粒度, 每个RDD会实现compute函数, compute函数会和迭代器(RDD之间转换的迭代器)进行复合, 这样就不需要保存每次compute运行的结果.
代码：
下面举几个算子操作：
map
上面代码中的 firstParent 是指本 RDD 的依赖 dependencies: Seq[Dependency[_]] 中的第一个，MapPartitionsRDD 的依赖中只有一个父 RDD。而 MapPartitionsRDD 的 partition 与其唯一的父 RDD partition 是一一对应的，所以其 compute 方法可以描述为：对父 RDD partition 中的每一个元素执行传入 map (代码中的f(context,split.index,iterator)函数)的方法得到自身的 partition 及迭代器
图示：
groupByKey
与 map、union 不同，groupByKey 是一个会产生宽依赖（ShuffleDependency）的 transform，其最终生成的 RDD 是 ShuffledRDD，来看看其 compute 实现：
可以看到，ShuffledRDD 的 compute 使用 ShuffleManager 来获取一个 reader，该 reader 将从本地或远程 BlockManager 拉取 map output 的 file 数据
图示：
1.5preferedLocations(优先分配节点列表)
对于分区而言返回数据本地化计算的节点列表
也就是说, 每个RDD会报出一个列表（Seq）, 而这个列表保存着分片优先分配给哪个Worker节点计算, spark坚持移动计算而非移动数据的原则. 也就是尽量在存储数据的节点上进行计算.
要注意的是，并不是每个 RDD 都有 preferedLocation，比如从 Scala 集合中创建的 RDD 就没有，而从 HDFS 读取的 RDD 就有
spark 本地化级别：PROCESS_LOCAL => NODE_LOCAL => NO_PREF => RACK_LOCAL => ANY
PROCESS_LOCAL 进程本地化：task要计算的数据在同一个Executor中
NODE_LOCAL 节点本地化：速度比 PROCESS_LOCAL 稍慢，因为数据需要在不同进程之间传递或从文件中读取
NODE_PREF 没有最佳位置这一说，数据从哪里访问都一样快，不需要位置优先。比如说SparkSQL读取MySql中的数据
RACK_LOCAL 机架本地化，数据在同一机架的不同节点上。需要通过网络传输数据及文件 IO，比 NODE_LOCAL 慢
ANY 跨机架，数据在非同一机架的网络上，速度最慢
2.RDD实现类举例
2.1 MapPartitionsRDD
2.2 ShuffledRDD
2.3 ReliableCheckpointRDD
ReliableCheckpointRDD将RDD写入到HDFS中
checkpointRDD的功能就是切断所有的之前RDD的依赖和迭代关系，所以compute方法只返回对应HDFS的文件反序列化流的一个迭代器就可以了
而且在ReliableCheckpointRDD中dependencies_属性是空的，也就没有实现getDependencies
另外多研究下RDD中的checkpoint方法：private def checkpointRDD: Option[CheckpointRDD[T]] = checkpointData.flatMap(_.checkpointRDD)
2.4 CoGroupedRDD (待补充)
3.RDD可以嵌套吗？
RDD嵌套是不被支持的，也即不能在一个RDD操作的内部再使用RDD。