RDD（Resilient Distrubuted Dataset）

RDD

什么是RDD

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。
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数据缓存在内存中，后续的查询能够重用这些数据，这极大地提升了查询速度。

IO流和RDD读取数据的区别：IO流只能读取具体的数据格式的数据；RDD可以读取多格式多来源的数据,且RDD不可变，只可返回新的RDD。

常提起的RDD的概念：

一组分区，即数据集的基本组成单位
一个计算每个分区的函数
RDD之间的依赖关系
一个Partitioner，即RDD的分片函数
一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）

RDD表示只读分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必须的信息，RDD们之间存在依赖，RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。

如果血缘关系较长，可以通过持久化RDD（例如checkpoint）来切断血缘关系。

spark中所有的RDD方法都成为算子，主要分为两类：

转换算子
行动算子

RDD的创建主要分为3种：

在集合中创建RDD

parallelize => val rdd[int] = parallelize(Array(1,2,3,4)，numpartition)
makeRDD => val rdd[int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))

从外部存储创建RDD

val rdd[sring] = sc.textFile("hdfs://centos7:9000/ ...txt")

从其他RDD转换

应用场景

使用程序中的集合创建RDD，主要用于进行测试，可以在实际部署到集群运行之前，自己使用集合构造测试数据，来测试后面的spark应用的流程。
使用本地文件创建RDD，主要用于的场景为：在本地临时性地处理一些存储了大量数据的文件。
使用HDFS文件创建RDD，应该是最常用的生产环境处理方式，主要可以针对HDFS上存储的大数据，进行离线批处理操作。

RDD的转换可大致分为两种类型：
一、value类型：
（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）

（mappartition（）可以对一个RDD中所有的分区进行遍历；效率优于map算子，减少了发送到执行器执行的交互次数；可能会出现OOM）网络交互越多，效率越低（mappartitionwithIndex,可返回分区信息）

（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。）flatmap(x=>List())

（union（otherDataset）,对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD）

（subtract（otherDataset），计算差的一种函数，去除两个RDD中相同的元素，不同的RDD将保留下来）

（intersection（otherDataset）,对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD）

二、k-v类型
（partitionBy（k,v）RDD，对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区，否则就会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程）

val rdd = sc.parallelize(Array((1,"aa"),(2,"bb"),(3,"cc"),(4,"dd"))) =>rdd.partitions.size = 4
val rdd2 = rdd.partitionBy（分区器） =>rdd2.partitions.size = 2

(GroupBy(),利用groupByKey也是对每个key进行操作，但只是生成一个sequence)

val words = Array("one","one","one","two","two","three","three","four")
val wordPairRDD = ac.parallelize(words).map(word=>(word,1))
val group = wordPairRDD.groupByKey() =>group.collect()
group.map(t=>(t._1,t._2.sum))

（reduceByKey(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，将相同的key的值聚到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置）

RDD的算子可大致分为3类：

Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。
Action（动作）：对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序；
例如：collect算子将数据集的所有元素收集完成返回给驱动程序。
控制算子

转换

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]
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
groupByKey([numTasks])  在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD
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
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))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,Iterable))类型的RDD
coalesce(numPartitions) 减少 RDD 的分区数到指定值。
repartition(numPartitions)  重新给 RDD 分区
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) 重新给 RDD 分区，并且每个分区内以记录的 key 排序

动作

reduce(func) reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。
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
takeOrdered(n, [ordering])  返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素
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
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)  将数据集的元素，以 Java 序列化的方式保存到指定的目录下
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
foreachPartition(func)  在数据集的每一个分区上，运行函数func

控制算子

cache    对于重复使用的算子,进行cache做缓存使用,数据只保存在内存中,性能提升
persist 可选取持久化级别
checkPoint  数据容错,当数据计算的时候,机器挂了,重新追溯到checkPoint的目录下checkPoint是将RDD持久化到磁盘中,还可以切断RDD之间的依赖关系。

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