1. Spark RDD是什么

RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是一个不可变的分布式对象集合，是Spark中最基本的数据抽象。在代码中RDD是一个抽象类，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。

每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD可以包含Python、Java、Scala中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。RDD的转化操作都是惰性求值的，所以我们不应该把RDD看作存放着特定数据的数据集，而最好把每个RDD当作我们通过转化操作构建出来的、记录如何计算数据的指令列表。

RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDD之间存在依赖，RDD的执行是按照依赖关系延时计算的。如果依赖关系较长，那么可以通过持久化RDD来切断依赖关系。RDD逻辑上是分区的，每个分区的数据抽象存在，计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。如果RDD是通过已有的文件系统构建的，那么compute函数读取指定文件系统中的数据；如果RDD是通过其他RDD转换而来的，那么compute函数将首先执行转换逻辑，也就是将其他RDD的数据进行转换[yx1] [2] 。

RDD的主要属性如下：

（1）A list of partitions：多个分区。

分区可以看作数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分区都会被一个计算任务处理，并决定了并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分区数，如果没有指定，就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。每个分配的存储是由BlockManager实现的。每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block，而这个Block会被一个task负责计算。

（2）A function for computing each split：计算每个切片（分区）的函数。

Spark中RDD的计算是以分区为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。

（3）A list of dependencies on other RDDs：与其他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）Optionally，a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)：

对存储键-值对的RDD来说，还有一个可选的分区器。只有存储键-值对的RDD，才会有分区器；没有存储键-值对的RDD，其分区器的值是None。分区器不但决定了RDD的本区数量，也决定了父RDDShuffle[yx3] [4] 输出时的分区数量。

（5）Optionally，a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)：存储每个切片优先位置的列表。

比如对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个分区所在文件块的位置。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它所要处理的数据块的存储位置。

3. RDD的处理过程

Spark用Scala语言实现了RDD的API，程序开发者可以通过调用API对RDD进行操作。RDD经过一系列的“转换”操作，每一次转换都会产生不同的RDD，以供下一次“转换”操作使用，直到最后一个RDD经过“行动”操作才会被真正计算处理，并输出到外部数据源中，若是中间的数据结果需要复用，则可以进行缓存处理，将数据缓存到内存中。整个处理过程如图所示。