1.spark核心RDD特点

RDD(Resilient Distributed Dataset)

Spark源码：https://github.com/apache/spark

 

abstract class RDD[T: ClassTag](

    @transient private var _sc: SparkContext,

    @transient private var deps: Seq[Dependency[_]]

  ) extends Serializable with Logging

 

 

1.RDD是一个抽象类（不能直接使用，子类实现抽象方法后才能用）

2.带泛型的，可以支持多种类型：String、Person、User

RDD:Resilient Distributed Dataset 弹性 分布式 数据集

 

Represents an immutable,(不可变)

 partitioned collection of elements （分区）

that can be operated on in parallel   （并行计算）

 

 Internally, each RDD is characterized by five main properties:

 *

 *  - A list of partitions

 *  - A function for computing each split

 *  - A list of dependencies on other RDDs

    rdd1=>rdd2=>rdd3

 *  - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)

 *  - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for

 *    an HDFS file)   数据在哪优先把作业调度到数据所在结点计算：移动数据不如移动计算

 

五大特性源码体现：

 

 def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]    特性二

 

protected def getPartitions: Array[Partition] 特性一

 

protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps  特性三

 

protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil   特性五

 

val partitioner: Option[Partitioner] = None    特性四