什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集RDD，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。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。
RDD包含很多分区，由一系列分区构成，一个分区构成一个逻辑分片。
1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。宽依赖和窄依赖。
4）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
1.1. 创建RDD
1）由一个已经存在的Scala集合创建。
val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等
val rdd2 = sc.textFile("hdfs://node1.beicai.cn:9000/words.txt")
2.3. RDD编程API
2.3.1. Transformation
RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。
常用的Transformation：
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转换 |
含义 |
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map(func) |
返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 |
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filter(func) |
返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 |
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flatMap(func) |
类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） |
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mapPartitions(func) |
类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] |
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mapPartitionsWithIndex(func) |
类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U] |
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sample(withReplacement, fraction, seed) |
根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子 |
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union(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
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intersection(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
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distinct([numTasks])) |
对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
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groupByKey([numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
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reduceByKey(func, [numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
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aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) |
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sortByKey([ascending], [numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
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sortBy(func,[ascending], [numTasks]) |
与sortByKey类似，但是更灵活 |
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join(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD |
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cogroup(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD |
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cartesian(otherDataset) |
笛卡尔积 |
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pipe(command, [envVars]) |
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coalesce(numPartitions) |
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repartition(numPartitions) |
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repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) |
2.3.2. Action
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动作 |
含义 |
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reduce(func) |
通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的 |
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collect() |
在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
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count() |
返回RDD的元素个数 |
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first() |
返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
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take(n) |
返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
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takeSample(withReplacement,num, [seed]) |
返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 |
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takeOrdered(n, [ordering]) |
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saveAsTextFile(path) |
将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 |
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saveAsSequenceFile(path) |
将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
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saveAsObjectFile(path) |
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countByKey() |
针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 |
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foreach(func) |
在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 |
2.3.4练习
启动spark-shell
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell --master spark://node1.beicai.cn:7077
常用transformation举例：
Map：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
Filter:返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
flatMap:与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。 举例：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值）
Partitions ：显示分区，一般与length一起使用
union：求并集，注意类型要一致
#intersection求交集
Join 操作，根据key 聚合 ，有join，leftjoin，rightjoin
GroupByKey: 根据可以进行分组
Cogroup：和join很像，但是会先在每个集合中聚合
Cartesian ：求笛卡尔积
#spark action
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5), 2)
#collect 是把rdd转换为 数组
rdd1.collect
#reduce 前面这个_ 是一个累计值，后面是每一个数
val rdd2 = rdd1.reduce(_+_)
#count 就是有个数
rdd1.count
#top
rdd1.top(2)
#take
rdd1.take(2)
#first(similer to take(1))
rdd1.first
#takeOrdered 用法很相似，但是的反着的
rdd1.takeOrdered(3)
//想要了解更多，访问下面的地址
http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
2.4 RDD的依赖关系
RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。
2.4.1 窄依赖
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-----也叫非shuffle算子
2.4.2 宽依赖
宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition
总结：窄依赖我们形象的比喻为超生--也叫shuffle算子
2.4.3 Lineage
RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。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。
2.4.4 RDD的缓存
Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存多个数据集。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。
2.4.5 RDD的缓存方式
