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Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上，使得Spark的各个组件可以无缝进行集成，在同一个应用程序中完成大数据计算任务。RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。
1.RDD设计背景
RDD它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。
2.RDD概念
RDD典型的执行过程如下：
1、RDD读入外部数据源（或者内存中的集合）进行创建；
2、RDD经过一系列的“转换”操作，每一次都会产生不同的RDD，供给下一个“转换”使用；
3、最后一个RDD经“行动”操作进行处理，并输出到外部数据源（或者变成Scala集合或标量）。
当F要进行输出时，也就是当F进行“行动”操作的时候，Spark才会根据RDD的依赖关系生成DAG，并从起点开始真正的计算。
3.一个例子
例1：一个Spark的“Hello World”程序在pyspark的交互环境下，输入如下代码
这里以一个“Hello World”入门级Spark程序来解释RDD执行过程，这个程序的功能是读取一个HDFS文件，计算出包含字符串“Hello World”的行数。
启动pyspark
PYSPARK_PYTHON=python3 ./bin/pyspark
fileRDD = sc.textFile('hdfs://localhost:9000/test.txt')
def contains(line):
... return 'hello world' in line
filterRDD = fileRDD.filter(contains)
filterRDD.cache()
filterRDD.count()
可以看出，一个Spark应用程序，基本是基于RDD的一系列计算操作。第1行代码从HDFS文件中读取数据创建一个RDD；第2、3行定义一个过滤函数;第4行代码对fileRDD进行转换操作得到一个新的RDD，即filterRDD；第5行代码表示对filterRDD进行持久化，把它保存在内存或磁盘中（这里采用cache接口把数据集保存在内存中），方便后续重复使用，当数据被反复访问时（比如查询一些热点数据，或者运行迭代算法），这是非常有用的，而且通过cache()可以缓存非常大的数据集，支持跨越几十甚至上百个节点；第5行代码中的count()是一个行动操作，用于计算一个RDD集合中包含的元素个数。这个程序的执行过程如下：
* 创建这个Spark程序的执行上下文，即创建SparkContext对象；
* 从外部数据源（即HDFS文件）中读取数据创建fileRDD对象；
* 构建起fileRDD和filterRDD之间的依赖关系，形成DAG图，这时候并没有发生真正的计算，只是记录转换的轨迹；
* 执行到第6行代码时，count()是一个行动类型的操作，触发真正的计算，开始实际执行从fileRDD到filterRDD的转换操作，并把结果持久化到内存中，最后计算出filterRDD中包含的元素个数。
4.RDD之间的依赖关系
宽依赖则表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。比如图9-10(b)中，RDD9是RDD12的父RDD，RDD9中的分区24对应了RDD12中的两个分区（即分区27和分区28）。
总体而言，如果父RDD的一个分区只被一个子RDD的一个分区所使用就是窄依赖，否则就是宽依赖。窄依赖典型的操作包括map、filter、union等，宽依赖典型的操作包括groupByKey、sortByKey等。对于连接（join）操作，可以分为两种情况。
（1）对输入进行协同划分，属于窄依赖（如图9-10(a)所示）。所谓协同划分（co-partitioned）是指多个父RDD的某一分区的所有“键（key）”，落在子RDD的同一个分区内，不会产生同一个父RDD的某一分区，落在子RDD的两个分区的情况。
（2）对输入做非协同划分，属于宽依赖，如图9-10(b)所示。
对于窄依赖的RDD，可以以流水线的方式计算所有父分区，不会造成网络之间的数据混合。对于宽依赖的RDD，则通常伴随着Shuffle操作，即首先需要计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。
5.阶段的划分
Spark通过分析各个RDD的依赖关系生成了DAG，再通过分析各个RDD中的分区之间的依赖关系来决定如何划分阶段，具体划分方法是：在DAG中进行反向解析，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的RDD加入到当前的阶段中；将窄依赖尽量划分在同一个阶段中，可以实现流水线计算。
由上述论述可知，把一个DAG图划分成多个“阶段”以后，每个阶段都代表了一组关联的、相互之间没有Shuffle依赖关系的任务组成的任务集合。每个任务集合会被提交给任务调度器（TaskScheduler）进行处理，由任务调度器将任务分发给Executor运行。
6.RDD运行过程
再总结一下RDD在Spark架构中的运行过程（如图9-12所示）：
（1）创建RDD对象；
（2）SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG；
（3）DAGScheduler负责把DAG图分解成多个阶段，每个阶段中包含了多个任务，每个任务会被任务调度器分发给各个工作节点（Worker Node）上的Executor去执行。
7.Spark三种部署方式
standalone、Spark on Mesos 和 Spark on YARN
8.从“Hadoop+Storm”架构转向Spark架构
为了能同时进行批处理与流处理，企业应用中通常会采用“Hadoop+Storm”的架构（也称为Lambda架构）。
Spark Streaming的原理是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业使用面向批处理的Spark Core进行处理，通过这种方式变相实现流计算，而不是真正实时的流计算，因而通常无法实现毫秒级的响应。因此，对于需要毫秒级实时响应的企业应用而言，仍然需要采用流计算框架（如Storm）。
9.Hadoop和Spark的统一部署
杜峰