葵花宝典--sparkRDD

一、RDD概述

RDD是弹性分布式数据集，是spark中数据的抽象。在代码中是一个抽象类，他代表一个抽象类不可变、可分区、元素可并行计算的集合。

• 弹性：存储（内存和磁盘相互切换）、容错（数据丢失可自动恢复）、计算（计算出错重试）、分片（可根据需求重新分片）
• 分布式：数据存储在hdfs上
• 数据集：RDD只保存计算逻辑，不保存数据
• 数据抽象：RDD是一个抽象类，需要具体实现
• 不可变：RDD封装了计算逻辑，是不可变的，想要改变只能生成新的RDD，在新的RDD封装计算逻辑
• 可分区、并行计算

RDD特性：

• 一组分区：getPartitions（对数据进行分区）
• 一个分区函数：compute（封装了分区内数据的计算逻辑）
• RDD之间的依赖：getDependencies（每个RDD之间的转换关系。也称为血缘）
• 一个分区：partitioner（RDD中的分片函数，控制分区的数据流向）
• 一个列表：存储每个partition的优先位置，移动数据不如移动计算，除非资源不足

RDD创建：

• 集合创建：val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8))；val rdd1: RDD[Int] = sc.makeRDD(Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8))
• 外部存储创建：val lineWordRdd: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://hadoop102:9000/input")
• 其他RDD创建：RDD之间的转换，生成新的RDD

分区规则：

1）、默认分区规则

①、从集合创建：按照机器的核数进行分区，核数和分区数相同

      case LOCAL_N_REGEX(threads) =>
        def localCpuCount: Int = Runtime.getRuntime.availableProcessors()
        val threadCount = if (threads == "*") localCpuCount else threads.toInt

②、从外部存储创建：默认分区数和2取最小值

def defaultMinPartitions: Int = math.min(defaultParallelism, 2)

2）、指定分区规则

①、从集合创建：按照指定发分区数进行分区，按照平均分配原则

    //length：数组长度   numSlices：分区数
    def positions(length: Long, numSlices: Int): Iterator[(Int, Int)] = {
      (0 until numSlices).iterator.map { i =>
        val start = ((i * length) / numSlices).toInt
        val end = (((i + 1) * length) / numSlices).toInt
        (start, end)
      }
    }

②、从外部存储创建：指定为最小分区数，实际分区数按照切片数确定

        private static final double SPLIT_SLOP = 1.1;   // 10% slop
        ArrayList splits = new ArrayList(numSplits);
                
        long bytesRemaining = length;
          while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
            String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,
                length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
                splitHosts));
            bytesRemaining -= splitSize;
          }

          if (bytesRemaining != 0) {
            String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations, length
                - bytesRemaining, bytesRemaining, clusterMap);
            splits.add(makeSplit(path, length - bytesRemaining, bytesRemaining,
                splitHosts));
          }