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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代RDD是什么？它有哪些基本屬性？
RDD是什么？它有哪些基本屬性？
2020-07-07
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RDD 即 Resilient Distributes Dataset, 叫做彈性分布式數(shù)據(jù)集，是spark中最基礎(chǔ)、最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其本質(zhì)是把input source 進(jìn)行封裝，封裝之后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是RDD。RDD具有數(shù)據(jù)流模型的特點(diǎn)：自動(dòng)容錯(cuò)、位置感知性調(diào)度和可伸縮性。RDD允許用戶在執(zhí)行多個(gè)查詢時(shí)顯式地將工作集緩存在內(nèi)存中，后續(xù)的查詢能夠重用工作集，這極大地提升了查詢速度。

RDD提供了一組豐富的操作以支持常見的數(shù)據(jù)運(yùn)算，分為“行動(dòng)”(Action)和“轉(zhuǎn)換”(Transformation)兩種類型，前者用于執(zhí)行計(jì)算并指定輸出的形式，后者指定RDD之間的相互依賴關(guān)系。兩類操作的主要區(qū)別是，轉(zhuǎn)換操作(比如map、filter、join等)接受RDD并返回RDD，而行動(dòng)操作(比如count、collect等)接受RDD但是返回非RDD(即輸出一個(gè)值或結(jié)果)。

RDD采用了惰性調(diào)用，即在RDD的執(zhí)行過程中，真正的計(jì)算發(fā)生在RDD的“行動(dòng)”操作，對(duì)于“行動(dòng)”之前的所有“轉(zhuǎn)換”操作，Spark只是記錄下“轉(zhuǎn)換”操作應(yīng)用的一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集以及RDD生成的軌跡，即相互之間的依賴關(guān)系，而不會(huì)觸發(fā)真正的計(jì)算。

RDD的五大基本屬性

1)A list of partitions 一組分片(Partition)，即數(shù)據(jù)集的基本組成單位。對(duì)于RDD來說，每個(gè)分片都會(huì)被一個(gè)計(jì)算任務(wù)處理，并決定并行計(jì)算的粒度。用戶可以在創(chuàng)建RDD時(shí)指定RDD的分片個(gè)數(shù)，如果沒有指定，那么就會(huì)采用默認(rèn)值。默認(rèn)值就是程序所分配到的CPU Core的數(shù)目。

2)A function for computing each split 一個(gè)計(jì)算每個(gè)分區(qū)的函數(shù)。Spark中RDD的計(jì)算是以分片為單位的，每個(gè)RDD都會(huì)實(shí)現(xiàn)compute函數(shù)以達(dá)到這個(gè)目的。compute函數(shù)會(huì)對(duì)迭代器進(jìn)行復(fù)合，不需要保存每次計(jì)算的結(jié)果。

3)A list of dependencies on other RDDs RDD之間的依賴關(guān)系。RDD的每次轉(zhuǎn)換都會(huì)生成一個(gè)新的RDD，所以RDD之間就會(huì)形成類似于流水線一樣的前后依賴關(guān)系。在部分分區(qū)數(shù)據(jù)丟失時(shí)，Spark可以通過這個(gè)依賴關(guān)系重新計(jì)算丟失的分區(qū)數(shù)據(jù)，而不是對(duì)RDD的所有分區(qū)進(jìn)行重新計(jì)算。

4)Optionally,a Partitioner for key-value RDDs 一個(gè)Partitioner，即RDD的分片函數(shù)。當(dāng)前Spark中實(shí)現(xiàn)了兩種類型的分片函數(shù)，一個(gè)是基于哈希的HashPartitioner，另外一個(gè)是基于范圍的RangePartitioner。只有對(duì)于key-value的RDD，才會(huì)有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函數(shù)不但決定了RDD本身的分片數(shù)量，也決定了parent RDD Shuffle輸出時(shí)的分片數(shù)量。

5) Optionally,a list of preferred locations to compute each split 一個(gè)列表，存儲(chǔ)存取每個(gè)Partition的優(yōu)先位置(preferred location)。對(duì)于一個(gè)HDFS文件來說，這個(gè)列表保存的就是每個(gè)Partition所在的塊的位置。按照“移動(dòng)數(shù)據(jù)不如移動(dòng)計(jì)算”的理念，Spark在進(jìn)行任務(wù)調(diào)度的時(shí)候，會(huì)盡可能地將計(jì)算任務(wù)分配到其所要處理數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)位置。

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