spark第二篇RDD

- - - RDD概述
    - - 1、什么是RDD
      - 2、RDD的五大属性
    - 创建RDD
    - RDD的算子分类
    - - 1、Transformation（转换）
      - 2、Action(动作)
    - RDD的依赖关系
    - 血统
    - RDD的缓存
    - - 1、cache
      - 2、persist
      - [3 、使用说明](#3 、使用说明)
    - DAG有向无环图
    - - [1 什么是DAG](#1 什么是DAG)
      - [2 划分stage](#2 划分stage)
      - [3 stage内部](#3 stage内部)
    - checkpoint机制
    - spark的运行架构

RDD概述

1、什么是RDD

复制代码

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合.
Dataset:它就是一个集合，可以存储很多的元素。
Distributed：它的数据是分布式存储的，方便后期进行分布式计算。
Resilient：它表示弹性，它表示的含义：RDD中的数据可以保存在内存中或者磁盘中。

2、RDD的五大属性

复制代码

 *  - A list of partitions
 	一个分区列表
 *  - A function for computing each split
 	作用在每一个分区中的函数
 *  - A list of dependencies on other RDDs
     一个RDD会依赖于其他多个RDD，RDD与RDD之间的依赖关系
 *  - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
      （可选项）针对于KV类型的RDD才会有分区函数Partitioner，并且必须要产生shuffle
 *  - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
 *    an HDFS file)
       (可选项) 数据的本地性和数据块位置最优

创建RDD

1、通过sc.parallelize，需要一个已经存在scala集合，来生成一个RDD
- val rdd1=sc.parallelize(List(1,2,3,4))
2、读取外部数据源
- val rdd2=sc.textFile("/words.txt")
3、在已有RDD的基础上操作对应的算子生成新的rdd
- val rdd3=rdd2.flatMap(_.split(" "))

RDD的算子分类

1、Transformation（转换）

一个rdd转换之后生成新的RDD，并不会立即执行，得到结果，RDD中的所有转换都是延迟加载的，而是记录下当前rdd的一系列操作。

2、Action(动作)

会触发任务的真正运行

RDD的依赖关系

1、宽依赖

复制代码

窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用
总结：窄依赖我们形象的比喻为独生子女

2、窄依赖

复制代码

宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition
总结：宽依赖我们形象的比喻为超生

血统

复制代码

RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

RDD的缓存

可以把rdd保存在内存或者磁盘，避免下次使用的时候，重头在来计算得到。可以通过调用rdd的cache和persist方法进行缓存设置

1、cache

它是一个transformation操作，对RDD进行缓存，它不会立即执行，而是触发了action算子操作的时候才会缓存数据，后面如果用到了，该份数据，不需要在重复计算得到，调用cache的时候，其本质是调用了persist方法默认是存放在内存中的,persist(StorageLevel.MEMOEY_ONLY)

2、persist

可以选择不同缓存级别来缓存数据

3 、使用说明

都需要触发action算子操作，才会触发缓存执行

DAG有向无环图

1 什么是DAG

DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG，根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage(调度阶段)。

2 划分stage

1、从最后一个rdd开始往前推，把当前rdd加入到一个stage中，它是最后一个stage。
2、遇到窄依赖就把这个rdd加入到本stage中，遇到宽依赖就从宽依赖切开，最后一个stage就结束了。
3、然后重新分配一个stage, 按照上面的规则继续向前推，直到最开始的那个rdd，整个划分stage就结束了。

3 stage内部

每个stage里面都有一组task, 被保存在taskSet集合中，可以被并行的计算。
stage与stage之间也存在依赖关系，后面的stage会依赖于前面stage产生的结果，只有前面的stage计算完成后才能运行后面的stage。

checkpoint机制

会对数据进行一个持久化操作，保存在hdfs
使用的时候：
- 需要sc.setCheckpointdir 来设置一个检查点目录
- 对需要缓存的rdd调用checkpoint
- 注意：同样在执行数据缓存的时候，需要有对应的action算子操作，才会真正触发持久化操作。
在做checkpoint操作的时候，此时会先执行对应触发action算子的rdd结果，计算完成之后又会开辟一个新的job来计算设置了checkpoint的rdd的结果。
在设置了checkpoint之后，RDD的lineage就改变了。
数据恢复的一般顺序
- 先从内存查找，如果设置了缓存，直接从缓存中获取得到，如果没有就从checkpoint中查找，如果也没有，这个时候只能够重新计算得到。

spark的运行架构

task并行运行个数与线程数量有关,与核数无关