Spark中对RDD的理解
简介
what the is RDD?
RDD(Resilient Distributed Datasets)
(Resilient 弹性)，(Distributed 分布式)，(Datasets 数据集)
RDD是一个弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限共享内存模型。
RDD的特性
1.分片的数据集(list of partiton)
假设要读取HDFS上的数据,每个block块就是一个分片(partiton),所有的分片(partiton)组合在一起就是一个集合(list) 一个RDD。
2.在分片中使用函数计算(function for computing each partiton)
现在假设我们有map的函数，和一个RDD，这个RDD中有3个partiton，那么这个map函数会在每个partiton之上的进行计算。
计算完毕后，又组成一个新的RDD，以迭代的方式进行计算。
RDD计算顺序
3.数据集依赖RDD
从2.在分片中使用函数计算可以看出。
首先RDD1初始化的时候是在HDFS系统中读出来的数据,然后通过map函数在partiton进行计算又组成了一个新的RDD2，这样我们可以得出结论RDD都是有依赖关系的。依赖的好处就是有容错，假设RDD2中的partiton数据丢失了，可以重新在RDD1中计算过来。
4.KV的RDD
如果RDD中的元素是二元组类型的话，那么这个RDD就叫KV格式的RDD
5.task计算数据本地化
task理解为是一个线程，在任务调度的时候RDD会提供一个接口给我们调用，知道partiton所在的位置之后就分发task让其执行任务。
Driver的作用
1.负责任务的分发(task的分发)
2.将每一个task的计算结果拉回到Driver端。
spark的代码执行流程
1.从文件系统中读取数据（Flie System）加载到RDD。
2.使用transformations算子 对RDD的计算(不会立即执行)。
3.触发Action类算子执行(立即执行)。
