一篇文章看懂 Spark RDD

RDD 的五大特性：

1. RDD 是由一系列的 Partition 组成的。
2. 函数作用在每一个 split 上。
3. RDD 之间有一系列依赖关系。
4. 分区器是作用在 K,V 格式的 RDD 上。
5. RDD 提供一系列最佳的位置

先记住这五个特性，之后的学习会慢慢体会到这样设计的好处。下面是理解 RDD 的逻辑图;​

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看这个图再回头理解一下上面的五个 RDD 的特性。

RDD 的弹性表现在 Partition 的数量上，并且大小没有限制。RDD 的依赖关系，可以基于上一个 RDD 计算出下一个 RDD。RDD 的每个 partition 是分布在不同数据节点上的，所有 RDD 的分布式的。RDD 提供了一些列的最佳的计算位置，体现了数据的本地化，我之前的这篇文章写过：一文搞懂数据本地化级别

RDD 还有一个 Lineage 的东西，叫做血统。

Lineage 简介：利用内存加快数据加载，在其它的In-Memory类数据库或Cache类系统中也有实现。Spark的主要区别在于它采用血统来实现分布式运算环境下的数据容错性(节点失效、数据丢失)问题。

RDD Lineage被称为RDD运算图或RDD依赖关系图，是RDD所有父RDD的图。它是在RDD上执行transformations函数并创建逻辑执行计划(logical execution plan)的结果，是RDD的逻辑执行计划。

（编辑：晋中站长网）

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