Spark RDD(Resilient Distributed Dataset)

基于数据集的处理：从物理存储上加载数据，然后操作数据，然后写入物理存储设备。比如Hadoop的MapReduce。
        缺点：1.不适合大量的迭代  2. 交互式查询  3. 不能复用曾经的结果或中间计算结果

基于工作集的处理：如Spark的RDD。
RDD具有如下的弹性：

1. 自动的进行内存和磁盘数据存储的切换
           2. 基于Lineage的高效容错
           3. Task如果失败会自动进行特定次数的重试
           4. Stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会计算失败的分片
           5. Checkpoint和persist （用于计算结果复用）
           6. 数据分片的高度弹性

RDD的写操作是粗粒度的，读操作既可以是粗粒度的也可以是细粒度的.

RDD是分布式函数式编程的抽象。

RDD通过记录数据更新的方式为何高效？

1. RDD是不可变的 + lazy

创建RDD的几种方式：1. 程序中的集合(主要用于测试) 2. 使用本地文件系统(主要用于测试较大量的数据) 3. 使用HDFS  4. 基于DB。5. 基于S3   6. 基于数据流

RDD 依赖分为宽依赖和窄依赖

1. 窄依赖是指每个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用。例如：map, filter等会产生窄依赖

2. 宽依赖是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition使用。例如：groupByKey，reduceByKey等会产生宽依赖

宽依赖会产生Shuffle

特别说明：对于join操作有两种情况，如果说join的时候，每个Partition仅仅和已知的Partition进行join，则此时的join操作就是窄依赖；其它情况是宽依赖.

窄依赖不仅包含一对一的窄依赖，还包含一对固定个数的窄依赖（也就是说对父RDD的依赖的Partition的数量不会随着RDD数据规模的改变而改变）

Stage的划分：

1. 从后往前推，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前RDD加入到Stage中

2. 每个Stage里面的Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的。

3. 最后一个Stage里面的任务类型是ResultTask，前面其它所有的Stage里面的任务的类型是ShuffleMapTask

窄依赖的物理执行内幕：

一个Stage内部的RDD都是窄依赖，窄依赖计算本身，从逻辑上看是从Stage内部最左侧的RDD开始立即计算的，根据Computing Chain，数据从一个计算步骤流动到下一个计算步骤，以此类推，直到计算到Stage内部的最一个RDD来产生计算结果。

Computing Chain的构建是从后往前回溯构建而成的，而实际的物理计算则是让数据从前往后在算子上流动，直到流动到不能再流动位置才开始计算下一个Record。这就导致了一个美好的结果：后面的RDD不需要等待前面的RDD全部计算完毕才进行计算，极大的提高了计算效率。

宽依赖物理执行内幕：

必须等到依赖的父Stage中最后一个RDD把全部数据计算完毕才能够经过Shuffle来计算当前的Stage.