标签：分片 point ace 分布式 通过 spl 恢复 ide pointf
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。
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。
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）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.edu360.cn:9000/words.txt")
调用RDD的方法，方法分为两类，一个叫Transformation(懒 lazy)，一类叫Action（会执行任务）
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) |
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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，这个功能必须是课交换且可并联的 |
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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。 |
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）。
shuffle重要的依据：父RDD的一个分区的数据，要给子RDD的多个分区
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
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
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。
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。
RDD通过persist方法或cache方法可以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Partition。
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。
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Yarn |
Spark |
功能 |
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ResouceManager |
Master |
管理子节点、资源调度、接收任务请求 |
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NodeManger |
Worker |
管理当前节点，并管理子进程 |
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YarnChild |
Executor |
运行真正的计算逻辑的（Task） |
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Client |
SparkSubmit |
（Client + ApplicaitonMaster）提交app，管理该任务的Executor并将Task提交到（Executor） |
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ApplicaitonMaster |
mapPartitionsWithIndex val func = (index: Int, iter: Iterator[(String)]) => { iter.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]") } mapPartitionsWithIndex val func = (index: Int, iter: Iterator[Int]) => { iter.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]") } val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 2) rdd1.mapPartitionsWithIndex(func).collect ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- aggregate def func1(index: Int, iter: Iterator[(Int)]) : Iterator[String] = { iter.toList.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]").iterator } val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 2) rdd1.mapPartitionsWithIndex(func1).collect rdd1.aggregate(0)(math.max(_, _), _ + _) rdd1.aggregate(5)(math.max(_, _), _ + _) val rdd2 = sc.parallelize(List("a","b","c","d","e","f"),2) def func2(index: Int, iter: Iterator[(String)]) : Iterator[String] = { iter.toList.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]").iterator } rdd2.aggregate("")(_ + _, _ + _) rdd2.aggregate("=")(_ + _, _ + _) val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2) rdd3.aggregate("")((x,y) => math.max(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y) val rdd4 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),2) rdd4.aggregate("")((x,y) => math.min(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y) val rdd5 = sc.parallelize(List("12","23","","345"),2) rdd5.aggregate("")((x,y) => math.min(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y) ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- aggregateByKey val pairRDD = sc.parallelize(List( ("cat",2), ("cat", 5), ("mouse", 4),("cat", 12), ("dog", 12), ("mouse", 2)), 2) def func2(index: Int, iter: Iterator[(String, Int)]) : Iterator[String] = { iter.map(x => "[partID:" + index + ", val: " + x + "]") } pairRDD.mapPartitionsWithIndex(func2).collect pairRDD.aggregateByKey(0)(math.max(_, _), _ + _).collect pairRDD.aggregateByKey(100)(math.max(_, _), _ + _).collect ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- checkpoint sc.setCheckpointDir("hdfs://node-1.edu360.cn:9000/ck") val rdd = sc.textFile("hdfs://node-1.edu360.cn:9000/wc").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_) rdd.checkpoint rdd.isCheckpointed rdd.count rdd.isCheckpointed rdd.getCheckpointFile ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- coalesce, repartition val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10, 10) val rdd2 = rdd1.coalesce(2, false) rdd2.partitions.length ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- collectAsMap val rdd = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2))) rdd.collectAsMap ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- combineByKey val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node-1.edu360.cn:9000/wc").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)) val rdd2 = rdd1.combineByKey(x => x, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n) rdd2.collect val rdd3 = rdd1.combineByKey(x => x + 10, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n) rdd3.collect val rdd4 = sc.parallelize(List("dog","cat","gnu","salmon","rabbit","turkey","wolf","bear","bee"), 3) val rdd5 = sc.parallelize(List(1,1,2,2,2,1,2,2,2), 3) val rdd6 = rdd5.zip(rdd4) val rdd7 = rdd6.combineByKey(List(_), (x: List[String], y: String) => x :+ y, (m: List[String], n: List[String]) => m ++ n) ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- countByKey val rdd1 = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2), ("b", 2), ("c", 2), ("c", 1))) rdd1.countByKey rdd1.countByValue ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- filterByRange val rdd1 = sc.parallelize(List(("e", 5), ("c", 3), ("d", 4), ("c", 2), ("a", 1))) val rdd2 = rdd1.filterByRange("b", "d") rdd2.colllect ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- flatMapValues val a = sc.parallelize(List(("a", "1 2"), ("b", "3 4"))) rdd3.flatMapValues(_.split(" ")) ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- foldByKey val rdd1 = sc.parallelize(List("dog", "wolf", "cat", "bear"), 2) val rdd2 = rdd1.map(x => (x.length, x)) val rdd3 = rdd2.foldByKey("")(_+_) val rdd = sc.textFile("hdfs://node-1.edu360.cn:9000/wc").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)) rdd.foldByKey(0)(_+_) ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- foreachPartition val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), 3) rdd1.foreachPartition(x => println(x.reduce(_ + _))) ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- keyBy val rdd1 = sc.parallelize(List("dog", "salmon", "salmon", "rat", "elephant"), 3) val rdd2 = rdd1.keyBy(_.length) rdd2.collect ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- keys values val rdd1 = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "panther", "eagle"), 2) val rdd2 = rdd1.map(x => (x.length, x)) rdd2.keys.collect rdd2.values.collect ------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- mapPartitions( it: Iterator => {it.map(x => x * 10)})
更多参见：http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
Spark弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）
标签：分片 point ace 分布式 通过 spl 恢复 ide pointf
原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangchao162/p/10129633.html
