【二】Spark 核心

spark 核心

spark core

RDD创建 >>> RDD转换 >>> RDD缓存 >>> RDD行动 >>> RDD输出

RDD[Resilient Distributed Dataset]

它是一个弹性分布式数据集,具有良好的通用性、容错性与并行处理数据的能力，为用户屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理,为用户提供了一组方便的数据转换与求值方法。

• 弹性

  • 存储弹性：n内存与磁盘d额自动切换
  • 容错弹性：数据丢失可以自动恢复
  • j计算的弹性：计算出错重试机制
  • 分片弹性：根据需要重新分片

• 容错

  • 通常在不同机器上备份数据或者记录数据更新的方式完成容错，但这种对任务密集型任务代价很高

  • RDD采用数据应用变换（map,filter,join），若部分数据丢失，RDD拥有足够的信息得知这部分数据是如何计算得到的，可通过重新计算来得到丢失的数据

  • 这种恢复数据方法很快，无需大量数据复制操作，可以认为Spark是基于RDD模型的系统

• 懒操作

  • 延迟计算，action的时候才操作

• 瞬时性

  • 用时才产生，用完就释放

Spark允许从以下四个方面构建RDD

• 从共享文件系统中获取，如从HDFS中读数据构建RDD

val RDD = sc.textFile(“/xxx/yyy/file”)

• 通过现有RDD转换得到

val RDD = a.map(x => (x, 1))

• 定义一个scala数组

val RDD = sc.parallelize(1 to 10, 1)

• 有一个已经存在的RDD通过持久化操作生成

val RDD = a.persist(), a. saveAsHadoopFile(“/xxx/yyy/zzz”)

Spark针对RDD提供两类操作：transformations和action

• transformations是RDD之间的变换，action会对数据执行一定的操作

• transformations采用懒策略，仅在对相关RDD进行action提交时才触发计算
  
  

每个RDD包含了数据分块/分区（partition）的集合，每个partition是不可分割的

• 实际数据块的描述（实际数据到底存在哪，或者不存在）

• 其值依赖于哪些partition

与父RDD的依赖关系（rddA=>rddB）

• 宽依赖:B的每个partition依赖于A的所有partition

  • 比如groupByKey、 reduceByKey、 join……，由A产生B时会先对A做shuffle分桶

• 窄依赖： B的每个partition依赖于A的常数个partition

  • 比如map、 filter、 union……

RDD 依赖关系

窄依赖

每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用

宽依赖

多个RDD的partition会依赖同一个父RDD的partition，会引起shuffle