Spark（六） -- Spark计算模型
整个Spark框架都是基于RDD算子来进行计算的。
What is RDD？
Resilient Distributed Dataset(RDD)，分布式弹性数据集，是Spark上的一个核心抽象
表示用于并行计算的，不可修改的，对数据集合进行分片的数据结构
简单地，可以将RDD看成是Spark平台上的通用货币
在Spark上，针对各种各样的计算场景存在着各种各种的RDD，这些RDD拥有一些共同的操作，例如map，filter，persist等，就好像RDDs都是一个总RDD的子类一样，拥有所有RDD的共同特性
同时RDDs也拥有能表达自己特性的操作，例如PairRDDR有groupByKey，join等操作，而DoubleRDD有Doubles操作
所有的RDD都有以下特性：
可以表示数据分片的列表集合。将原始数据经过某些分片处理生成RDDs，这些RDD将用于并行计算
通用的算子来计算每个数据分片
包括transformation和action两大算子类别。
RDD之间拥有依赖关系
transformation只对数据进行处理而不计算，处理过程会被画成一个DAG有向无循环图，只有当action操作要获取结果时，才根据DAG图来进行并行计算。
DAG图会根据RDD之间的依赖关系被分解成一个个stage之后提交
形成DAG图的过程中也会根据RDD之间的依赖关系形成Lineage
这是Spark上一个重要的容错机制
当某个节点计算错误时，只需要根据Lineage重新计算相关的操作而不必回滚整个程序
以下两张图是来源自网络的
Spark中部分RDD类的截图
transformation和action操作的Function截图
除了transformation和action两大类算子之外，RDD还有一个比较特殊的算子
如persist和checkpoint，它们既不属于transformation也不属于action
但是都会触发Job的运行
persist将RDD结果持久化，修改了RDD中meta info的存储级别
checkpoint在持久化RDD的同时还切断了RDD之间的依赖血缘关系。除了修改了存储级别，还修改了meta info中RDD的lineage依赖关系
两者返回的均是修改后的RDD而不是产生的RDD（transformation是产生新的RDD，action是对RDD取结果）
RDD之间的依赖关系可以分为Narrow，Wide：窄依赖和宽依赖两种
窄依赖：子RDD中的每个数据块只依赖于父RDD中对应的有限个固定的数据块，可以理解成父子RDD是一对一或者多对一的关系，例如：map变换，前后的数据都是一行对一行的。一个子RDD可以根据其父RDD直接计算得出，因而子RDD出现计算错误的时候，只需要重新计算对应的父RDD即可
宽依赖：子RDD中的一个数据块可以依赖于父RDD中的所有数据块。即一对多的情况，例如：groupByKey变换，子RDD中的数据块会依赖于多个父RDD中的数据块，因为一个key可能存在于父RDD的任何一个数据块中 。宽依赖中的子RDD要等到所有的父RDD计算完成之后才能进行计算，当数据丢失时需要对所有祖先RDD进行重新计算
依赖关系图：
其中，宽依赖是会触发shuffle行为的
而shuffle操作可以减小集群之间网络传输的压力，对数据进行一定的提前处理工作，对于提高整个集群的处理性能是十分重要的
在Spark中shuffle操作会是将DAG图划分成一个个stage的起点
如图所示：
map和union是属于transformation操作的。这里会涉及到一个pipeline的概念，对数据切片之后并行协同计算，从图中我们可以看到，map和union的时候Task之间的处理是并行的，而协同体现在当某个Task计算缓慢的时候，集群会启动一个新的节点来计算该Task，哪个节点先处理完毕就采用哪个节点的结果
groupBy和join操作是产生RDD之间的宽依赖的，这是一个shuffle过程，也是触发划分stages的起点，如上图中的三个stage
从物理的角度看RDD其实是一个元数据结构，存储着Block和Node之间的映射关系
关于Spark的transformation，action和划分stage等过程都是怎么处理的，整个作业的处理流程是什么，请看：
