RDD定义
??RDD(Resilient Distributed Dataset)是弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。
??不可变：可认为RDD是分布式的列表（list）或数组（Array），它里面的值可增可减但是不可改变原有数据的值，这就是不可变，变量的声明使用 val；
??可分区：集合的数据被划分为很多部分，每部分称为分区（Partition）；
??可并行计算：每个分区数据被一个任务（task）处理。
??RDD将spark的底层细节隐藏起来，让开发者可以像操作本地集合一样以函数式编程的方式操作RDD，RDD中很多处理数据函数与列表相同或相似。
RDD特性
??RDD有五大特性：
- A list of partitions
RDD可看做是一个分区列表。首先它是一个列表，由于RDD是可分区的，所以这个列表是一个分区了的列表，也就是被划分成多个分片。划分的好处是可以并行计算，因为每个分片都会被一个 task 计算，分片数决定计算的并行度。在创建RDD时可以指定分片个数。 - A function for computing each split
RDD的计算是通过函数进行的，由于RDD是分区的，所以函数必须分配到每个分区上。 - A list of dependencies on other RDDs
一个RDD会依赖于其他多个RDD。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（spark 的容错机制）。 - Optionally, a partitioner for key-val RDDs
可选项，对于 key-value 类型的RDD会有一个 partitioner，即RDD的分区函数。当前spark实现了两种类型的分区函数，一个是基于哈希的 HashPartitioner，另一个是基于范围的 RangePartitioner。 - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on
可选项，一个列表，存储每个 Partition 的优先位置。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，会尽可能选择那些存有数据的 worker 节点来进行任务计算。
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