spark记录（1）spark Core之RDD

标签：依赖   point   hadoop   传递   用户   组成   inf   概念   ips   

Spark运行模式

• Local

多用于本地测试，如在eclipse，idea中写程序测试等。

• Standalone

Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。

• Yarn

Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。

• Mesos

资源调度框架。

¬  要基于Yarn来进行资源调度，必须实现AppalicationMaster接口，Spark实现了这个接口，所以可以基于Yarn。

1.概念

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的五大特性：

https://blog.csdn.net/zym1117/article/details/79532458

2.1RDD是由一系列的partition组成的

　　RDD是一个由多个partition（某个节点里的某一片连续的数据）组成的的list；将数据加载为RDD时，一般会遵循数据的本地性（一般一个hdfs里的block会加载为一个partition）。

2.2函数是作用在每一个partition（split）上的

　　一个函数计算每一个分片，RDD的每个partition上面都会有function，也就是函数应用，其作用是实现RDD之间partition的转换。

2.3RDD之间有一系列的依赖关系

　　RDD会记录它的依赖 ，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。为了容错（重算，cache，checkpoint），也就是说在内存中的RDD操作时出错或丢失会进行重算。

2.4分区器是作用在K,V格式的RDD上

　　可选项，如果RDD里面存的数据是key-value形式，则可以传递一个自定义的Partitioner进行重新分区，例如这里自定义的Partitioner是基于key进行分区，那则会将不同RDD里面的相同key的数据放到同一个partition里面

2.5RDD提供一系列最佳的计算位置

　　最优的位置去计算，也就是数据的本地性

3.RDD理解图:

注意：

¬  textFile方法底层封装的是读取MR读取文件的方式，读取文件之前先split，默认split大小是一个block大小。

¬  RDD不存储数据

¬  什么是K,V格式的RDD?

• 如果RDD里面存储的数据都是二元组对象，那么这个RDD我们就叫做K,V格式的RDD。

¬  哪里体现RDD的弹性（容错）？

• partition数量，大小没有限制，体现了RDD的弹性。
• RDD之间依赖关系，可以基于上一个RDD重新计算出RDD。

¬  哪里体现RDD的分布式？

• RDD是由Partition组成，partition是分布在不同节点上的。

¬  RDD提供计算最佳位置，体现了数据本地化。体现了大数据中“计算移动数据不移动”的理念。

spark记录（1）spark Core之RDD

标签：依赖   point   hadoop   传递   用户   组成   inf   概念   ips   

原文地址：https://www.cnblogs.com/kpsmile/p/10421338.html