RDD的五大特点

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了RDD的五大特点相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.RDD的官网定义

  • A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark.
  • Represents an immutable,partitioned collection of elements that can be operated on in parallel.
  • 翻译:

    弹性分布式数据集(RDD),Spark中的基本抽象。表示不可变的,分区的可以并行操作的元素集合。

解释:

  • RDD是Resilient Distributed Dataset(弹性分布式数据集)的简称。RDD的弹性体现在计算方面,当Spark进行计算时,某一阶段出现数据丢失或者故障,可以通过RDD的血缘关系就行修复。
              1、内存的弹性:内存与磁盘的自动切换

                2、容错的弹性:数据丢失可以自动恢复

                3、计算的弹性:计算出错重试机制

                4、分片的弹性:根据需要重新分片 
  • RDD是不可变(immutable)的,一旦创建就不可改变。RDDA-->RDDB,RDDA经过转换操作变成RDDB,这两个RDD具有血缘关系,但是是两个不同的RDD,体现了RDD一旦创建就不可变的性质。
RDD源码
abstract class RDD[T: ClassTag]( @transient private var _sc: SparkContext, @transient private var deps: Seq[Dependency[_]] ) extends Serializable with Logging {
...
}
解读:
1)抽象类(abstract):不能直接使用,需要借助于子类实现,使用时直接使用其子类即可 

2)序列化:在分布式计算框架里,序列化框架性能的好坏直接影响整个框架性能的优劣

3)logging:日志记录,2.0版本后不自带,需要自己写一个

4)T:泛型 支持各种数据类型

5)sparkcontext

6@transient

RDD的5大特点(扒源码)

 *  - A list of partitions
 *  - A function for computing each split
 *  - A list of dependencies on other RDDs
 *  - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
 *  - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
 *    an HDFS file)

解释

1RDD由很多partition构成,在spark中,计算式,有多少partition就对应有多少个task来执行,一个分区在一台机器上,一个分区其实就是放在一台机器的内存上,
一台机器上可以有多个分区
2)A function for computing each split 对RDD做计算,相当于对RDD的每个split或partition做计算 3)A list of dependencies on other RDDs RDD之间有依赖关系,可溯源
eg:
rdd1.map(_*10).flatMap(..).map(..).reduceByKey(...)

     构建成为DAG,这个DAG会构造成很多个阶段,这些阶段叫做stage,RDDstage之间会有依赖关系,后面根据前面的依赖关系来构建,如果前面的数据丢了,

     它会记住前面的依赖,从前面进行重新恢复。每一个算子都会产生新的RDD.
     textFile 与flatMap会产生两个RDD.

     spark中的DAG就是rdd内部的转换关系,这些转换关系会被转换成依赖关系,进而被划分成不同阶段,从而描绘出任务的先后顺序。

  4)Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)                                             如果RDD里面存的数据是key-value形式,则可以传递一个自定义的Partitioner进行重新分区,比如可以按key的hash值分区                                      5)Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)
    最优的位置去计算,也就是数据的本地性
   计算每个split时,在split所在机器的本地上运行task是最好的,避免了数据的移动;split有多个副本,所以preferred location不止一个
  数据在哪里,应优先把作业调度到数据所在机器上,减少数据的IO和网络传输,这样才能更好地减少作业运行时间
(木桶原理:作业运行时间取决于运行最慢的task所需的时间),提高性能,不过数据进行最后汇总的时候就要走网络。(hdfs file的block块)

RDD5大特性在源码中的体现

特性1:getPartitions返回的必然是一系列Partition类型的数据组成的数组

/**
   * Implemented by subclasses to return the set of partitions in this RDD. This method will only
   * be called once, so it is safe to implement a time-consuming computation in it.
   *
   * The partitions in this array must satisfy the following property:
   *   `rdd.partitions.zipWithIndex.forall { case (partition, index) => partition.index == index }`
   */
protected def getPartitions: Array[Partition]

特性2:compute函数的入参必然是partition,因为对RDD做计算相当于对每个partition做计算

/**
   * :: DeveloperApi ::
   * Implemented by subclasses to compute a given partition.
   */
  @DeveloperApi
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]

特性3:RDD之间有依赖关系

 /**
   * Implemented by subclasses to return how this RDD depends on parent RDDs. This method will only
   * be called once, so it is safe to implement a time-consuming computation in it.
   */
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps
  • 特性4: Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
/**
   * Optionally overridden by subclasses to specify placement preferences.
   */
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil
  • 特性5:Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
    an HDFS file)
/** Optionally overridden by subclasses to specify how they are partitioned. */
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None

 

以上是关于RDD的五大特点的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

spark之RDD详解----五大特性

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rdd