《Spark大数据开发与应用案例(视频教学版)（大数据技术丛书）》(段海涛，杨忠良，余辉)【摘要 书评 试读】- 京东图书
本节将对RDD的基本概念、特点、分类、使用方法进行详细讲解。RDD作为Spark的核心数据结构，承载着弹性分布式数据集的特性。本节将深入探讨RDD的特点、算子的精细分类以及多样化的创建方法，为Spark数据处理奠定坚实基础。
4.1.1 RDD的特点
RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是Apache Spark中的一个核心概念，具有以下特点。
（1）不可变性（Immutability）：RDD一旦创建，就不能被修改。这种不可变性确保了数据的一致性和容错性。如果需要修改数据，可以创建一个新的RDD。
（2）分布式存储：RDD中的数据是分布式存储的，可以跨多个节点进行存储和处理。这种分布式存储方式使得Spark能够处理大规模数据集。
（3）容错性（Fault Tolerance）：由于RDD是不可变的，Spark可以记录RDD的创建过程（即lineage，血统）。当某个RDD的分区丢失时，Spark可以通过重新计算其依赖的RDD来恢复丢失的数据，而无需重新计算整个数据集。
（4）惰性计算（Lazy Evaluation）：RDD的操作是惰性的，即只有在实际需要计算结果时（如调用collect()、count()等行动操作）才会执行。这种惰性计算机制使得Spark能够优化执行计划，提高计算效率。
（5）多种操作：RDD支持两种类型的操作，即转换（transformation）和行动（action）。转换操作会返回一个新的RDD，而行动操作会触发计算并返回结果到驱动程序。
（6）自定义分区：RDD允许用户自定义分区策略，以优化数据分布和计算性能。用户可以通过实现Partitioner接口来自定义分区方式。
（7）与存储系统的集成：RDD可以与多种存储系统（如HDFS、S3、Cassandra等）进行集成，方便地从这些存储系统中读取数据和写入数据。
（8）高效的内存计算：RDD支持将数据缓存在内存中，从而加速后续的计算操作。这种内存计算模式使得Spark在处理迭代计算、机器学习等任务时具有显著的性能优势。
（9）灵活性：RDD提供了丰富的API，允许用户以灵活的方式对数据进行处理。用户可以使用高阶函数（如map、filter、reduce等）来定义复杂的计算逻辑。
（10）扩展性：RDD的抽象层次较低，允许开发者根据需要创建自定义的RDD类型，以支持特定的数据处理需求。例如，Spark SQL中的DataFrame和Dataset都是基于RDD构建的更高层次的抽象。
这些特点使得RDD成为处理大规模数据集的强大工具，特别适用于需要高效、容错和灵活数据处理的应用场景。
RDD和RDD之间存在一系列依赖关系（参见图4-1）。RDD调用Transformation后会生成一个新的RDD，子RDD会记录父RDD的依赖关系，包括宽依赖（有shuffle）和窄依赖（没有shuffle）。下一节会对依赖关系中的算子分类进行详细讲解。
图4-1 RDD的依赖关系
4.1.2 RDD的算子分类
RDD中算子分为两大类，Transformation（即转换算子）和Action（即行动算子）。
- Transformation：即转换算子，调用转换算子会生成一个新的RDD，Transformation是Lazy的，不会触发job执行。
- Action：即行动算子，调用行动算子会触发job执行，本质上是调用了sc.runJob方法，该方法从最后一个RDD，根据其依赖关系，从后往前划分Stage，生成TaskSet。
RDD的算子通过转换和行动两类算子的组合，实现了对分布式数据的复杂处理。转换算子定义了数据的转换逻辑；而行动算子则触发了这些转换逻辑的执行，并产生了最终结果。这种设计使得Spark能够高效地处理大规模数据集。
4.1.3 RDD的创建方法
在Apache Spark中，RDD是一个容错、并行的数据结构，可以让用户在高层次上执行大规模的数据集操作。RDD可以通过多种方式在Spark应用程序中创建，以下介绍一些常见的RDD创建方法。
- 从集合中创建RDD
在Spark的Scala API中，你可以从一个已经存在的Scala集合（如List、Array等）中直接创建RDD。这是通过调用SparkContext的parallelize方法实现的。
// 定义数组
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
// 创建RDD
val rdd = sc.parallelize(data)这里，sc是SparkContext的实例，data是一个包含整数的数组，rdd是由data转换而来的RDD。
- 从外部文件系统中读取数据创建RDD
Spark提供了多种从外部存储系统（如HDFS、Amazon S3、本地文件系统等）读取数据并创建RDD的方法。这些方法包括textFile（读取文本文件）、sequenceFile（读取Hadoop的SequenceFile文件）、wholeTextFiles（读取整个文件作为键值对，其中键是文件名，值是文件内容）等。
下面这行代码会读取指定HDFS路径下的文本文件，并将文件内容作为RDD中的元素。
// 读取HDFS文件为RDD
val rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/textfile.txt")- 从其他RDD转换而来
RDD支持丰富的转换（Transformations）操作，这些操作会返回一个新的RDD。这些转换操作包括map、filter、flatMap、groupByKey等。因此，你可以通过在一个已存在的RDD上应用这些转换操作来创建新的RDD。
// 创建原始RDD
val originalRDD = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
// 映射转换RDD
val transformedRDD = originalRDD.map(x => x * 2)- 使用SparkContext的makeRDD方法
SparkContext的makeRDD方法允许你直接从Scala的并行集合（如ParSeq）或迭代器（Iterator）中创建RDD。这种方法不常用，但是对于从非标准数据源创建RDD特别有用。
// 本地数据集合
data = [1, 2, 3, 4, 5]
// 使用makeRDD方法从本地数据集合创建一个 RDD
rdd = sc.makeRDD(data)- 从数据库读取数据
虽然Spark SQL和DataFrame API通常是处理数据库数据的首选方法，但你也可以通过JDBC等接口从数据库中读取数据并转换为RDD。这通常涉及到使用JdbcRDD（在Spark 1.x版本中可用，但在Spark 2.x及更高版本中可能需要自定义实现或使用DataFrame API）。
下面示例演示Spark通过JDBC调用MySQL。
代码4-1 SparkJDBCReadMySQL.scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkJDBCReadMySQL {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark JDBC Read MySQL")
.config("spark.master", "local[*]") // 本地模式，使用所有可用核心
.getOrCreate()
// MySQL JDBC URL、用户名和密码，读者需要分局自己的数据库信息修改这些配置
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<database>"
val jdbcUsername = "<username>"
val jdbcPassword = "<password>"
// JDBC查询，可以根据MySQL 自带的示例数据库。修改下面SQL语句
val jdbcQuery = "(SELECT * FROM your_table) as table_alias" // 通常需要一个别名
// 读取MySQL数据为DataFrame
val df = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", jdbcQuery) // 注意：这里使用jdbcQuery而不是直接表名
.option("user", jdbcUsername)
.option("password", jdbcPassword)
.load()
// 显示DataFrame内容
df.show()
// 停止SparkSession
spark.stop()
}
}请读者自行安装MySQL，并运行代码测试一下。RDD的创建通常与SparkContext实例紧密相关，因为大多数创建RDD的方法都是通过SparkContext的实例调用的。
在Spark 2.x及更高版本中，DataFrame和Dataset API提供了更加高级和灵活的数据处理功能，因此在可能的情况下，推荐使用这些API。然而，对于某些特定场景或遗留代码，RDD仍然是一个有用的选项。
