Learning Spark 学习笔记 第三章 RDDs编程
概述：
RDD（resilient distributed dataset，弹性分布式数据集），是一个抽象概念，是可分布式存储和处理的数据的集合。spark中可进行RDD的创建；转化已存在的RDD为一个新的RDD；在RDD上进行分布式处理，并行计算得到结果（value）。
RDD基础：
RDD可分成多个分区，每个分区分布在集群节点上。RDDs可包含python，java，scala对象类型（包含自定义类对象）。有两种创建方式：从外部数据集装载；已有driver program种的一个数据list或者set对象集合。例如之前一篇中lines = sc.textFile("README.md")，用textFile创建（每行作为一个item的RDD）
RDD创建之后有两种操作可进行：transformations（转换，从一个RDD经过特定处理到另一个RDD）； actions（在RDD上处理得到一个确定的结果）。
transformations：例如 val pythonLines = lines.filter(line => line.contains("Python"))//从每行作为一个item的RDD中过滤出包含单词Python的行构成的RDD。
actions：在RDD上处理得到一个确定的结果，结果可返回给driver program或者存到外部存储系统（例如HDFS）。例如：pythonLines.first()就是在RDD pythonLines上进行一个action得到结果（RDD的第一个item）。
RDD架构之所以好在：惰性计算。在action阶段才对数据集进行计算。转换阶段并不对数据进行加载存储（相反MapReduce会对每次结果进行存储到disk中），因此较高效。例如lines = sc.textFile(...)后并不进行对每一行进行加载存储，若进行加载存储之后filter阶段还会再一次加载存储。而action first()只需对最终的转换RDD处理得到第一行就可以，无需读取整个文件。
在第一次对RDD进行action之后，spark会存储RDD的内容到内存中（也是分布式存储到集群上）而不是disk中。RDD.persist()操作会把数据持久化到disk中，便于多次对RDD进行action（我理解为：RDD1->RDD2->RDD3，在RDD3上进行action时才进行RDD1到RDD3的转换并做相应action的计算，此时如果再次action，那么会重新从RDD1来一次。如果RDD2进行持久化后，从RDD2开始就可以了），例如： pythonLines.persist pythonLines.count() pythonLines.first()。若不会重复使用RDD则无需进行持久化而浪费存储空间。
因此，每个spark程序或shell会话如下流程：
1.从外部数据中创建RDDs
2.对RDDs进行转换成新的RDDs，例如filter（）操作
3.若要对RDDs进行重复使用，则需persist（）持久化
4.actions例如count（），first（），启动并行的计算，spark会对计算任务进行优化和执行。
创建RDDs：
一：把一个已存在的集合传给SparkContext的parallelize（）方法得到。例如 val lines = sc.parallelize(List("pandas", "i like pandas"))
二：从外部数据集装载。详细会在第五章讲，但是之前我们已经见识过一种文件中得到RDD的方式（每行作为一个item，数据的inputformat决定）：val lines = sc.textFile("/path/to/README.md")
RDD的操作：
RDD支持transformations（RDDs转为新的RDDs，例如map（），filter（）操作）和actions（在集群上启动一个分布式计算得到一个结果返回给driber program或存储起来，例如count（），first（）操作）。区分操作是transformations还是actions：返回类型为RDDs为转换，为其他数据类型是actions。
transformations：例如一个logfile inputRDD，我们通过filter进行过滤转换出含有error的errorsRDD，之后我们还可以filter出含有warning的warningsRDD，新的RDD都会存于内存中，同样我们可以依赖于errorsRDD和warningsRDD进行转换操作（badLinesRDD = errorsRDD.union(warningsRDD)），如下图所示，spark会记录此过程：
因此若某个环节的RDD持久化的数据损坏了，还可以进行修复，这也是spark的容错机制。
actions：例如如下
println("Input had " + badLinesRDD.count() + " concerning lines")
println("Here are 10 examples:")
badLinesRDD.take(10).foreach(println)//take收集十个item到driver program（返回结果到driver program）
driver program通常部署在name node，collect（） action可以收集整个RDD到driver program，若你的RDD小数据量，且你希望在本地进行处理可进行collect，若大数据不可，你可以通过saveAsTextFile（）或saveAsSequenceFile（）或者其他formats的存储到系统（HDFS或者S3中）。需要注意的是，每次action都会使RDD重头开始计算，因此可以通过持久化中间结果来避免效率低下。
惰性计算：每次RDD转换并不会立即计算，在遇到action时才计算。RDD可想象成记录怎么转换数据的操作，而不是数据集合，这样会把转换操作集中，减少数据传递。
Passing Functions to Spark：此小节看不懂啥意思啊！望有人看到可以指导下。
常用的一些transformations和actions：
最常用的transformations为map和filter：
map可理解为MapReduce中的map阶段，map的输入和输出类型可不同，inputRDD为string，map出的RDD可为double等。filter就是过滤出一个子集RDD。flatMap（）返回values的迭代器，功能可用来把string分为words：
val lines = sc.parallelize(List("hello world", "hi"))
val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))
words.first() // returns "hello"
map和flatmap区别如下图所示：
RDD1中“”中为一个item，操作tokenize是把每个item list化，map的结果是RDD1的一个item编程mappedRDD中一个item（是一个list[“”，“”]），flagmap则把RDD1的每个item得到的list再进行flattening，每个单词为一个item。
RDD还支持一些数学集合操作：
distinct进行去重，union是并集，intersection是交集，subtract差集。
cartesian（other）是求两个RDD item的所有组合。
常用的actions：
reduce（）：val sum = rdd.reduce((x, y) => x + y)，类似于MapReduce的reduce概念。
若RDD {1，2,3,3}，如下action：
图中很容易理解，不一一解释了。
Converting Between RDD Types 小节暂没看。
持久化：
spark有如下持久化选择：
val result = input.map(x => x * x)
result.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)
println(result.count())
println(result.collect().mkString(","))
若你试图持久化很多数据，使用LRU策略进行内存管理。
总结：