什么是 RDD ？

弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合；

特性：

• 弹性：
  存储弹性：内存与磁盘的自动切换；
  容错弹性：数据丢失可以自动恢复；
  计算弹性：计算出错有重试机制；
  分片弹性：可根据需要重新分片；
• 分布式：数据存储在大数据集群不同节点上；
• 数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据；
• 数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现；
• 不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在新的 RDD 里面封装计算逻辑；
• 可分区、并行计算：对读取进来的数据进行分区，之后将不同分区的数据发送给不同的 Executor 来处理；

工作原理

1、启动 Yarn 集群；

2、Spark 通过申请资源创建调度节点和计算节点；

3、Spark 根据需求将计算逻辑根据分区划分成不同的任务；

4、调度节点将任务根据计算节点状态发送到对应的计算节点进行计算；

从以上流程可以看出 RDD 在整个流程中主要用于将逻辑进行封装，并生成 Task 发送给 Executor 节点执行计算；

RDD 依赖关系

RDD 血缘关系

Spark 的所有算子都是基于 RDD 来执行的，不通的场景会有不同的 RDD 实现类，但是都可以进行相互转换。RDD 在执行过程中会生成 DAG 图，然后形成 Lineage（血统），RDD 的 Lineage 会记录 RDD 的元数据和转换行为，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，保证容错性；

依赖关系

两个相邻 RDD 之间的关系；

窄依赖

指父 RDD 的每个分区只能被一个子 RDD 分区使用，子 RDD 分区通常对应常数个父 RDD 分区；
例如：map()、filter()、union()、join() 等操作都会产生窄依赖；

为什么设计窄依赖？
窄依赖的多个分区可以并行计算；
窄依赖如果丢失一个分区的数据，只需要重新计算对应的分区数据；

宽依赖

即 shuffle 依赖，指父 RDD 的每个分区都可能被多个子 RDD 分区使用，子 RDD 分区通常对应所有的父 RDD 分区；
例如：groupByKey()、reduceByKey()、sortByKey() 等操作都会产生宽依赖；

为什么设计宽依赖？
划分 Stage 的依据，对于宽依赖，必须等到上一阶段的计算完成才能计算下一阶段；

RDD 的缺陷

• 不支持细粒度的写和更新操作：Spark写数据是粗粒度的，所谓粗粒度就是批量写入数据，目的是为了提高效率，但是Spark读数据是细粒度的，也就是一条一条读；
• 不支持增量迭代计算；