标签：抽象 val 均衡 一个 系统 集中 存储设备 成本 line
1.什么是RDD
Resilient Distributed Dataset(RDD),弹性的分布式数据集.
分布式数据集,是指数据集会以patition块的方式,存储在多个节点上.
弹性,体现在Spark计算过程中将数据的抽象封装,依此带来的各种重试机制,内存和磁盘切换,高自由的分片函数等
Hadoop的MapReduce,是基于数据集(物理)的处理,从物理存储上加载数据,操作数据,然后写入物理存储设备.不适用于大量迭代(重用中间成果的IO成本太高)
Spark的RDD,是基于工作集(将数据集抽象封装)的处理.工作集保留数据集的位置感知,自动容错,负载均衡等优点,还具有抽象封装所带来的弹性,具体体现在:
自动进行内存和磁盘存储的切换
节点的弹性:节点基于Lineage的容错(第N个节点出错,会尝试从N-1个节点重新恢复数据)
Task的弹性:Task失败会自动重试(默认4次)
Stage的弹性:Stage失败也会进行重试,并且可以重计算失败的数据分片或者只重计算失败的步骤
CheckPoint和Persist
数据调度的弹性:DAG TASK和资源管理无关
数据分片的高度弹性:人工自由设置分片函数和支持Repartition
2.RDD的五大特性
RDD是由多个Partition组成的一个List
对RDD的每一个操作,都会对RDD里的每一个Partition执行同一个操作
每一个RDD都会记录它的依赖(方便重新计算,缓存化或者CheckPoint)
如果RDD里存放的是Key-Value的形式.则可以传入一个自定义的分区函数进行分区(比如自定义按Key分区,则会将不同RDD的相同Key都集中在一个Partition中)
计算就近原则.计算会尽可能的放入split所在的节点中(应该是节点集,因为有数据副本)
3.RDD的创建
RDD的创建两种方式
3.1 从一个本地的Scala集合创建
as
3.2 从一个外部的存储系统中创建
比如HDFS,HBase等支持任何Hadoop InputFormat的存储系统
as
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原文地址：https://www.cnblogs.com/NightPxy/p/9240865.html
