RDD的定义

RDD是分布式内存的一个抽象概念，是一种高度受限的内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，能横跨集群所有节点并行计算，是一种基于工作集的应用抽象

RDD底层存储原理

其数据分布存储在多态机器上，事实上，每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上，每个Executor会启动一个BlockManagerSlave，并管理一部分Block；而Block的元数据由Driver节点上的BlockMangerMaster保存，BlockManagerSlave生成Block后向BlockManagerMaster注册该Block，BlockManagerMaster管理RDD与Block的关系，当RDD不再需要存储的时候，将向BlockManagerSlave发送指令删除相应的Block。
BlockManager管理RDD的物理分区，每个Block就是节点上对应的一个数据块，可有存储在内存或者磁盘上。而RDD中的Partition是一个逻辑数据块，对应相应的物理块Block。本质上，一个RDD在代码中相当于数据的一个元数据结构，存储着数据分区及逻辑结构映射关系，存储着RDD之前的依赖转换关系。
BlockManager在每个节点上运行管理Block（Driver和Executor），它提供一个接口检查本地和远程的存储变量，如memory、disk、off-heap。使用BlockManager前必须先初始化

RDD五大特性

（1）分区列表（a list of partition）

Spark RDD是被分区的，每一个分区都会被一个计算任务（Task）处理，分区数决定并行计算数量，RDD的并行度默认从父 RDD传给子RDD。默认情况下，一个HDFS上的数据分片就是一个Partition，RDD分片数决定了并行计算的力度，可以在创建RDD的时候指定RDD的分片个数，如果不指定分区数量，如果不指定分区数据量，当RDD从集合创建时，则默认分区数量为该程序所分配到的资源的CPU核数（每个Core可以承载2~4个Partition），如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。

（2）每个分区都有一个计算函数（a function for computing each split）

每个分区都会有计算函数，Spark的RDD的计算函数是以分片为基本单位的，每个RDD都会实现compute函数，对具体的分片进行计算，RDD的分片是并行的，所以是分布式并行计算。有一点非常重要，就是因为RDD有前后依赖关系，遇到宽依赖关系，例如，遇到reduceBykey等宽依赖操作的算子，Spark将根据宽依赖划分Stage，Stage内部通过Pipeline操作，通过BlockManger获取相关的数据，因为具体的split要从外界读数据，也要把具体的计算结果写入外界，所以用了一个管理器，具体的split都会映射成BlockManager的Block，而具体split会被函数处理，函数处理的具体形式是以任务的形式进行

（3）依赖于其他RDD的列表（a list of dependencies on other RDDs）

RDD的依赖关系，由于RDD每次转换都会生成新的RDD，所以RDD会形成类似流水线的前后依赖关系，当然宽依赖就不类似于流水线了，宽依赖后面的RDD具体的数据分片会依赖前面所有的RDD的所有的数据分片，这是数据分片就不进行内存中的Pipeline，这时一般是跨机器的。因为有前后依赖关系，所以当有分区数据丢失的时候，Spark会通过依赖关系重新计算，算出丢失的数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。RDD之间的依赖关系有两种：窄依赖（Narrow Dependency）、宽依赖（Wide Dependency）。RDD是Spark的核心数据结构，通过RDD的依赖关系形成调度关系。通过对RDD的操作形成整个Spark程序。
RDD有Narrow Dependency和Wide Dependency两种不同的类型依赖，其中Narrow Dependency指的是每一个parent RDD的Partition最多被child RDD的一个Partition所使用，而Wide Dependency指的是多个child RDD的Partition会依赖于同一个parent RDD的Partition。可以从两个方面来理解RDD之间的依赖关系：一方面是该RDD的parent RDD是什么；另一方面是依赖于parent RDD有哪些Partitions；根据依赖于parent RDD的Partitions的不同情况，Spark将Dependency分为宽依赖和窄依赖两种。Spark中宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD的所有Partition，宽依赖典型的操作有groupByKey、sortByKey等，宽依赖意味着shuffle操作，这是Spark划分Stage边界的依据，Spark中宽依赖支持两种 Shuffle Manager，即HashShuffleManager和SortShuffleManager，前者是基于Hash的Shuffle机制，后者是基于排序的Shuffle机制。Spark2.2现在的版本中已经没有Hash Shuffle的方式

（4）key-value类型数据的RDD分区器（-Optionally，a Partitioner for key-value RDDs）控制分区策略和分区数

每个key-value形式的RDD都有Partitioner属性，它决定了RDD如何分区。当然，Partition的个数还决定每个Stage的Task个数。RDD的分片函数，想控制RDD的分片函数的时候可以分区（Partitioner）传入相关的参数，如HashPartitioner、RangePartitioner，它本身针对key-value的形式，如果不是key-value形式，就不会有具体的Partitioner。Partitioner本身决定了下一步会产生多少并行的分片，同时它本身也决定了当前并行（parallelize）Shuffle输出的并行数据，从而使Spark具有能够控制数据在不同节点上分区的特性，用户可以自定义分区策略，如Hash分区等。Spark提供了“partitionBy”运算符，能通过集群对RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD

（5）每一个分区都有一个优先位置的列表（-Optionally，a list of preferred locations to compute each split on）

它会存储每个Partition的优先位置，对于一个HDFS文件来说，就是每个Block块的位置。观察运行Spark集群的控制台会发现Spark的具体计算，具体分片前，它已经清楚的知道任务发生在什么节点上，也就是说，任务本身是计算层面的、代码层面的，代码发生运算之前已经知道它要运算的数据在什么地方，有具体节点的信息。这就符合大数据中数据不动代码动的特点。数据不动代码动的最高境界是数据就在当前节点的内存中。这时有可能是memory级别的或Alluxio级别的，Spark本身在进行任务调度的时候，会尽可能将任务分配到处理数据块所在的具体位置。据Spark的RDD.Scala源码函数getPreferredLocaitions可知，每次计算都符合完美的数据本地性