1.1 什么是RDD
1.2 RDD的属性
3.1 Transformation
3.2 Action
3.3 WordCount
3.4 练习
4.1 窄依赖
4.2 宽依赖
4.3 Lineage
一，RDD概述
1.1 什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，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。
1.2 RDD的属性
1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
3）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之间就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）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。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其所要处理数据块的存储位置。
1.3 WordCount的RDD简单图解
hellow.txt
二，创建RDD
1）由一个已经存在的Scala集合创建。
实例：
val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等
val rdd2 = sc.textFile("hdfs://node1.edu360.cn:9000/words.txt")
三，RDD编程API
3.1 Transformation
RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行.
常用的Transformation：
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转换 |
含义 |
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map(func) |
返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 |
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filter(func) |
返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 |
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flatMap(func) |
类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） |
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mapPartitions(func) |
类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] |
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mapPartitionsWithIndex(func) |
类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U] |
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sample(withReplacement, fraction, seed) |
根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子 |
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union(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
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intersection(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
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distinct([numTasks])) |
对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
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groupByKey([numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
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reduceByKey(func, [numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
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aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) |
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sortByKey([ascending], [numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
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sortBy(func,[ascending], [numTasks]) |
与sortByKey类似，但是更灵活 |
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join(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD |
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cogroup(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD |
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cartesian(otherDataset) |
笛卡尔积 |
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pipe(command, [envVars]) |
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coalesce(numPartitions) |
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repartition(numPartitions) |
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repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) |
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3.2 Action
Action就是会发生结果返回的操作。
常见的Action：
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动作 |
含义 |
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reduce(func) |
通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是课交换且可并联的 |
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collect() |
在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
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count() |
返回RDD的元素个数 |
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first() |
返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
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take(n) |
返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
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takeSample(withReplacement,num, [seed]) |
返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 |
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takeOrdered(n, [ordering]) |
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saveAsTextFile(path) |
将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 |
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saveAsSequenceFile(path) |
将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
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saveAsObjectFile(path) |
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countByKey() |
针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 |
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foreach(func) |
在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 |
3.3 WordCount
Scala实现：
sc.textFile("hdfs://node-4:9000/wc").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2, false).collect
Spark中WordCount流程图：
3.4 练习
启动spark-shell /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell --master spark://node1.edu360.cn:7077 练习1： //通过并行化生成rdd val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 7, 3, 8, 2, 9, 1, 10)) //对rdd1里的每一个元素乘2然后排序 val rdd2 = rdd1.map(_ * 2).sortBy(x => x, true) //过滤出大于等于十的元素 val rdd3 = rdd2.filter(_ >= 10) //将元素以数组的方式在客户端显示 rdd3.collect 练习2： val rdd1 = sc.parallelize(Array("a b c", "d e f", "h i j")) //将rdd1里面的每一个元素先切分在压平 val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(' ')) rdd2.collect 练习3： val rdd1 = sc.parallelize(List(5, 6, 4, 3)) val rdd2 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4)) //求并集 val rdd3 = rdd1.union(rdd2) //求交集 val rdd4 = rdd1.intersection(rdd2) //去重 rdd3.distinct.collect rdd4.collect 练习4： val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2))) val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2))) //求jion val rdd3 = rdd1.join(rdd2) rdd3.collect //求并集 val rdd4 = rdd1 union rdd2 //按key进行分组 rdd4.groupByKey rdd4.collect 练习5： val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("tom", 2), ("jerry", 3), ("kitty", 2))) val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 1), ("shuke", 2))) //cogroup val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2) //注意cogroup与groupByKey的区别 rdd3.collect 练习6： val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5)) //reduce聚合 val rdd2 = rdd1.reduce(_ + _) rdd2.collect 练习7： val rdd1 = sc.parallelize(List(("tom", 1), ("jerry", 3), ("kitty", 2), ("shuke", 1))) val rdd2 = sc.parallelize(List(("jerry", 2), ("tom", 3), ("shuke", 2), ("kitty", 5))) val rdd3 = rdd1.union(rdd2) //按key进行聚合 val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _) rdd4.collect //按value的降序排序 val rdd5 = rdd4.map(t => (t._2, t._1)).sortByKey(false).map(t => (t._2, t._1)) rdd5.collect