一：源码介绍RDD
1.RDD介绍
五大特性，保证了Spark的扩展性，容错性等特性。
A list of partitions ====> 一个许多分区的集合，分区中包含数据
A function for computing each split ===> 为每个分区提供一个computing的函数
A list of dependencies on other RDDs ===> RDD会依赖其他RDDs, 这种特性叫做：lineage(生命线)；特例：第一个RDD不依赖其他RDD，这个特性解决容错性
Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) Key-Value的RDD存在一个分区器，默认是Hash分区器；分区器的作用类型MR中的Partitioner，决定上一个RDD中的数据到下一个RDD的时候是在那个分区中
Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations foran HDFS file) 数据计算本地化操作，类似MR
发现，分块后仍然是单独运算。
2.对应的五个方法
protected def getPartitions: Array[Partition]： ===> 获取当前RDD所有的分区
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] ===> 对每个分区上的数据进行计算操作
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]]: ===> 获取依赖的RDD，依赖的RDD是一个集合
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] ===> 数据计算本地化专用
val partitioner: Option[Partitioner] ===> 获取分区器
二：扩张讲解
1.textFile
使用处：sc.textFile("path")
从源码中可以看到：
1.textFile函数返回的RDD最少2个分区，另一个是自己实现。
2.textFile底层调用hadoopFile函数
3.hadoopFile底层使用MapReduce旧的API读取给定path路径的数据(org.apache.hadoop.mapred.InputForamt)
4.读取HDFS文件返回的RDD具体类型是：HadoopRDD
2.hadoopRDD
关于textFile返回的RDD的讲解。
从源码中可以看到在hadoopRDD有许多函数，但是主要的函数还是下面的三个：
1.getPartitions: 使用InputFromat返回的InputSplit集合构建HadoopRDD的分区对象
2.compute：根据输入的HadoopRDD分区对象还原成为InputSplit对象，使用InputFormat的getRecordReader函数获取具体的数据读取器，并返回一个迭代器
3.getPreferredLocations：依据inputsplit对象的getLocations获取最优节点的hostname信息
3.MapPartitionsRDD
从源码中可以看到以下信息：
1.所有的参数/函数都依赖父RDD
例如：compute函数：
最终会调用第一个RDD的compute函数，这个函数依旧依赖父RDD
三：RDD创建
1.RDD构建
RDD的构建依赖于MapReduce的InputFormat类，默认使用旧的API
sc.hadoopRDD ===> 给定旧的API读取HDFS数据
sc.newAPIHadoopRDD ===> 给定使用新的InputFormat API读取HDFS上的数据
2.RDD的意思
弹性分布式数据集。
Resilient Distributed Dataset (RDD)
Spark中最基本的一个抽象
3.RDD创建方式（两种）
第一种方式：
作用：主要用于测试
序列化已经存在的一个scala的集合产生RDD
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val distData = sc.parallelize(data)
distData.map(v => (v%2,1)).reduceByKey(_+_).collect()
第二种方式
作用：生成环境中使用
读取存储在外部数据源中的数据并形成RDD返回
val distFile = sc.textFile("data.txt")
官网说法：
四：RDD函数讲解与使用
1.RDD函数类型
Transformation(算子)：(在Driver中执行)
执行策略是Lazy
从一个RDD产生一个新的RDD， RDD[T] ==> RDD[U]
当一个RDD调用transfromation类型的函数的时候，只是在内部构建了一个DAG的执行图(基于RDD的依赖)，当RDD被触发的时候，DAG执行图开始执行
Action(算子): (在Executors中执行)
立即执行。
当一个RDD产生的结果不是RDD的时候，认为是一个Action(动作), RDD[T] ==> OtherType
Action动作的执行会导致在transformation过程中构建的DAG图被执行(被提交到运行节点上去执行)
Spark的job的提交运行最终由SparkContext中的runJob函数负责，会将RDD构建的DAG执行图进行一系列的划分，最终提交到Executors中执行任务
Persist:
不是立即执行的，但是unPersist是立即执行的。
将RDD中的数据进行持久化或者反持久化操作
持久化级别（StorageLevel）：RDD默认是内存
2.persist的类型（StorageLevel类中）
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
val OFF_HEAP = new StorageLevel(false, false, true, false)======>（分布式文件系统）
3.persist的方法
是lazy的，只有当有action被触发的时候，才会进行持久化操作；
RDD执行的时候，会从持久化的RDD中读取数据，不会重新执行父RDD的代码逻辑
cache：内部调用persist
persist: 内部调用persist(MEMORY_ONLY)
persist(StorageLevel): 给定级别进行RDD数据缓存，要求这个RDD没有进行过缓存
反持久化：立即执行的
unpersist: 删除持久化的数据
持久化：
当调用cache函数进行持久化操作的时候，如果内存不够，不会cache所有数据，只会cache一部分数据(按照分区进行cache的)
4.持久化的级别
持久化的级别一般选择为：
MEMORY_ONLY
MEMORY_ONLY_SER
MEMORY_AND_DISK
除非数据不能丢失，而且计算过后，父RDD没法重新计算数据的，在RDD缓存的时候，才使用X2的级别
5.注意点
一般在RDD不使用的时候，要调用unpersist函数进行持久化的RDD删除
6.RDD API
map: 转换，按条进行数据转换
flatMap: 转换+结果扁平化
filter：过滤数据
mapPartitions：转换，按分区进行分区的数据转换
repartition：重置分区，内部调度coalesce
coalesce：重置分区；当分区数量减少的时候，可以将参数shuffle设置为false,与上面的不同之处在于有shuffle参数
distinct：去重用
reduceByKey：按照key进行聚合，聚合后类型和RDD的V类型必须一样
aggregateByKey：按照key进行聚合，聚合后类型和RDD的V类型可以不一样
groupByKey:按照Key进行数据聚合，防止出现OOM异常
sortByKey: 按照key进行数据排序
zip: 拉链操作，将两个RDD合并
zipPartitions：zip底层实现，按照分区进行RDD的合并
zipWithIndex：RDD的数据和序列号进行拉链操作及合并
zipWithUniqueId：RDD和一个唯一的id进行拉链操作
foreach: 对每条数据进行操作，一般不用
foreachPartition: 对每个分区的数据进行操作，常用
top：获取topN
take：获取前多少个
saveXXXX: 将数据通过Hadoop的OutputFormat类进行数据输出
7.Transformation的API
8.action的API
五：spark快的原因
1.spark快的原因
SparkRDD不进行cache操作，后面的操作也比前面的操作快，原因是(第二次执行比第一次快)：Spark对将job的执行缓存一段时间(缓存到磁盘/内存)，当第二次执行的时候，会自动从磁盘/内存中获取，不需要重新执行父RDD的代码逻辑
2.RDD内部逻辑结构
除了可以从内部结构上看，也可以从源码中知道，会使用最近的盘计算。
