RDD它是Spark基，它是最根本的数据抽象。http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf 它开着RDD文件。假设英语阅读太费时，：http://shiyanjun.cn/archives/744.html 

本文也是基于这篇论文和源代码，分析RDD的实现。

第一个问题，RDD是什么？Resilient Distributed Datasets（RDD，） 弹性分布式数据集。RDD是仅仅读的、分区记录的集合。

RDD仅仅能基于在稳定物理存储中的数据集和其它已有的RDD上运行确定性操作来创建。这些确定性操作称之为转换。如map、filter、groupBy、join（转换不是程开发者在RDD上运行的操作）。

RDD不须要物化。RDD含有怎样从其它RDD衍生（即计算）出本RDD的相关信息（即Lineage）。据此能够从物理存储的数据计算出对应的RDD分区。

看一下内部实现对于RDD的概述：

Internally, each RDD is characterized by five main properties:
 *
 *  - A list of partitions
 *  - A function for computing each split
 *  - A list of dependencies on other RDDs
 *  - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
 *  - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
 *    an HDFS file)

每一个RDD有5个基本的属性：

1. 一组分片（partition）。即数据集的基本组成单位
2. 一个计算每一个分片的函数
3. 对parent RDD的依赖，这个依赖描写叙述了RDD之间的lineage
4. 对于key-value的RDD，一个Partitioner
5. 一个列表，存储存取每一个partition的preferred位置。对于一个HDFS文件来说。存储每一个partition所在的块的位置。

org.apache.spark.rdd.RDD是一个抽象类，定义了RDD的基本操作和属性。这些基本操作包含map，filter和persist。另外。org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions定义了key-value类型的RDD的操作，包含groupByKey，join，reduceByKey，countByKey，saveAsHadoopFile等。org.apache.spark.rdd.SequenceFileRDDFunctions包含了全部的RDD都适用的saveAsSequenceFile。

RDD支持两种操作：转换（transformation）从现有的数据集创建一个新的数据集；而动作（actions）在数据集上运行计算后，返回一个值给驱动程序。 比如，map就是一种转换。它将数据集每一个元素都传递给函数。并返回一个新的分布数据集表示结果。

还有一方面，reduce是一种动作，通过一些函数将全部的元素叠加起来，并将终于结果返回给Driver程序。（只是还有一个并行的reduceByKey，能返回一个分布式数据集）

Spark中的全部转换都是惰性的。也就是说，他们并不会直接计算结果。相反的，它们仅仅是记住应用到基础数据集（比如一个文件）上的这些转换动作。

仅仅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。这个设计让Spark更加有效率的运行。比如。我们能够实现：通过map创建的一个新数据集。并在reduce中使用。终于仅仅返回reduce的结果给driver，而不是整个大的新数据集。

默认情况下，每一个转换过的RDD都会在你在它之上运行一个动作时被又一次计算。只是，你也能够使用persist(或者cache)方法，持久化一个RDD在内存中。在这种情况下，Spark将会在集群中，保存相关元素。下次你查询这个RDD时，它将能更高速訪问。在磁盘上持久化数据集。或在集群间复制数据集也是支持的。

下表列出了Spark中的RDD转换和动作。

每一个操作都给出了标识，当中方括号表示类型參数。前面说过转换是延迟操作。用于定义新的RDD；而动作启动计算操作，并向用户程序返回值或向外部存储写数据。

注意，有些操作仅仅对键值对可用，比方join。

另外。函数名与Scala及其它函数式语言中的API匹配。比如map是一对一的映射，而flatMap是将每一个输入映射为一个或多个输出（与MapReduce中的map相似）。

除了这些操作以外。用户还能够请求将RDD缓存起来。并且，用户还能够通过Partitioner类获取RDD的分区顺序。然后将还有一个RDD依照相同的方式分区。有些操作会自己主动产生一个哈希或范围分区的RDD，像groupByKey。reduceByKey和sort等。

从一个样例開始

以下的样例摘自RDD的论文，实现了处理一个HDFS日志文件里错误日志的逻辑。

lines = spark.textFile("hdfs://...")  // lines is a org.apache.spark.rdd.MappedRDD
errors = lines.filter(_.startsWith("ERROR")) // errors is a org.apache.spark.rdd.FilteredRDD
errors.cache() // persist 到内存中
errors.count() // 触发action。计算errors有多少个，即ERROR的多少行
// Count errors mentioning MySQL:
errors.filter(_.contains("MySQL")).count() 
// Return the time fields of errors mentioning
// HDFS as an array (assuming time is field
// number 3 in a tab-separated format):
errors.filter(_.contains("HDFS"))
        .map(_.split(‘\t‘)(3))
        .collect()

 /**
   * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any
   * Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings.
   */
  def textFile(path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = {
    hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text],
      minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)
  }

  /**
   * Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.
   */
  def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = new MappedRDD(this, sc.clean(f))

errors.cache()并不会马上运行，它的作用是在RDD的计算完毕后，将结果cache起来。以供以后的计算使用。这种话能够加快以后运算的速度。

errors.count() 就触发了一个action，这个时候就须要向集群提交job了：

 /**
   * Return the number of elements in the RDD.
   */
  def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum

提交后，SparkContext会将runJob提交到DAGScheduler。DAGScheduler会将当前的DAG划分成Stage。然后生成TaskSet后通过TaskScheduler的submitTasks提交tasks，而这又会调用SchedulerBackend。SchedulerBackend会将这些任务发送到Executor去运行。

怎样划分Stage？怎样生成tasks？接下来将得到解决。

为了明天还要上班，，早在今天休息吧。