Spark RDD基本概念与基本用法
1. 什么是RDD
RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，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。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允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
2. RDD的属性
1) A list of partitions 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) A function for computing each split 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) A list of dependencies on other RDDs 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。
4) Optionally，a Partitoner for key-value RDDs 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Partitioner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) Optionally，a list of preferred locations to compute each split on 一个列表，存储每个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Patition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。
3. 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://hadoop1:9000/words.txt")
4. RDD编程API
4.1 Transformation(转换)
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：
| 转换 | 含义 |
| 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。 |
| 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。 |
| 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) |
| 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] |
| 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] |
| sample(withReplacement, function, seed) | 根据fraction指定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 |
| union(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
| intersection(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
| distinct([numTasks]) | 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
| groupByKey([numTasks]) | 在一个(K,V)对组成的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])对组成的RDD。默认情况下，输出结果的并行度依赖于父RDD的分区数目。如果想要对Key进行聚合，使用reduceByKey或者combineByKey会有更好的性能。 |
| reduceByKey(func, [numTasks]) | 在一个(K,V)对的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 |
| aggregateByKey(zeroValue) | |
| 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 |
| sortBy(func, [ascending], [numTasks]) | 与sortByKey类似，但是更灵活 |
| 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))对，每个key中的所有元素都在一起的RDD |
| 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 |
| cartesion(otherDataset) | 笛卡尔积，但在数据集T和U上调用，返回一个(T, U)对的数据集，所有元素交互进行笛卡尔积 |
| pipe(command, [envVars]) | 通过管道的方式对RDD的每个分区使用Shell命令进行操作，返回对应的结果 |
| coalesce(numPartitions) | 对RDD中的分区减少指定的数目，通常再过滤完一个大的数据集之后进行操作 |
| rePartition(numPartitions) | 对RDD中所有records平均划分到numPartitions个partition中 |
| rePartitionAndSordWithPartitions(partitioner) | |
4.2 Action
| 动作 | h含义 |
| 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并联的 |
| collect() | 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
| count() | 返回RDD的元素个数 |
| first() | 返回RDD的第一个元素(类似于take(1)) |
| take(n) | 返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
| 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 |
| takeOrdered(n, [ordering]) | 排序后的limit(n) |
| 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，将它转换为文件中的文本 |
| 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 |
| saveAsObjectFile(path) | 使用Java的序列化方法保存到本地文件，可以被SparkContext.objectFile加载 |
| 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 |
| foreach(func) | 在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新 |
注意：Transformation与Action的区别，Transformation一般执行后都会返回一个RDD，而Action不是。
4.3 练习
启动spark-shell
spark-shell --master spark://node1.itcast.cn:7077
练习1：
//通过并行化生成rdd val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10)) //对rdd1里的每一个元素乘2然后排序 val rdd2 = rdd1.map(_ * 2).sortBy(x => x, true) //过滤出大于等于十的元素 val rdd3 = rdd2.filter(_ >= 10) //将元素以数组的方式在客户端显示 rdd3.collect
练习2：
val rdd1 = sc.parallelize(Array("a b c", "d e f", "h i j"))
//将rdd1里面的每一个元素先切分在压平
val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(' '))
rdd2.collect
练习3：
val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3)) val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4)) //求并集 val rdd3 = rdd1.union(rdd2) //求交集 val rdd4 = rdd1.intersection(rdd2) //去重 rdd3.distinct.collect rdd4.collect
练习4：
val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//求jion
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)
rdd3.collect
//求并集
val rdd4 = rdd1 union rdd2
//按key进行分组
rdd4.groupByKey
rdd4.collect
练习5：
val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2)))
//cogroup
val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2)
//注意cogroup与groupByKey的区别
rdd3.collect
练习6：
val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5)) //reduce聚合 val rdd2 = rdd1.reduce(_ + _) rdd2.collect
练习7：
val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2), ("shuke", 1)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 3), ("shuke", 2), ("kitty", 5)))
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
//按key进行聚合
val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _)
rdd4.collect
//按value的降序排序
val rdd5 = rdd4.map(t => (t._2, t._1)).sortByKey(false).map(t => (t._2, t._1))
rdd5.collect
//想要了解更多，访问下面的地址
http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
5. 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整个数据集。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。
5.1 RDD缓存方式
RDD通过persist方法或cache方法将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部的Partition。
6. 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）。
6.1 窄依赖
窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Parition使用
总结：窄依赖，我们形象的比喻为独生子女
6.2 宽依赖
宽依赖指的是多个子RDD的Parition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
6.3 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，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。
7. DAG的生成
DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。
8. WordCount程序的执行流程及其Stage划分
9. Spark任务提交流程
Spark向worker提交任务的流程，相当于Spark任务提交的整体流程中的driver内部操作和第④步操作
DAGScheduler和TaskScheduler是在Driver中形成的，TaskScheduler向Worker提交执行任务则相当于第④步。
Spark任务提交的整体流程：
