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1. 什么是RDD
2. RDD核心属性
3. 执行原理
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Spark文章汇总
1. 什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，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。
- 弹性：
- 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
- 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；
- 计算的弹性：计算出错重试机制；
- 分片的弹性：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，是不可以改变的，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
2. RDD核心属性
- 分区列表：RDD 数据结构中存在分区列表，用于执行任务时并行计算，是实现分布式计算的重要属性。
- 分区计算函数：Spark 在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算
- RDD 之间的依赖关系：RDD 是计算模型的封装，当需求中需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个 RDD 建立依赖关系
- 分区器（可选）：当数据为 KV 类型数据时，可以通过设定分区器自定义数据的分区
- 首选位置（可选）：计算数据时，可以根据计算节点的状态选择不同的节点位置进行计算
3. 执行原理
从计算的角度来讲，数据处理过程中需要计算资源（内存 & CPU）和计算模型（逻辑）。执行时，需要将计算资源和计算模型进行协调和整合。
Spark 框架在执行时，先申请资源，然后将应用程序的数据处理逻辑分解成一个一个的计算任务。然后将任务发到已经分配资源的计算节点上, 按照指定的计算模型进行数据计算。最后得到计算结果。
RDD 是 Spark 框架中用于数据处理的核心模型，在 Yarn 环境中，RDD的工作原理如下所示：
1) 启动 Yarn 集群环境
2) Spark 通过申请资源创建调度节点和计算节点
3) Spark 框架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。
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