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Spark-RDD的五大特性

RDD：弹性分布式数据集，可以看成scala中的集合，实际上是spark中的统一编程模型，RDD是不存储数据的，当需要数据时，去数据源拉取数据

1、RDD是由一系列的分区组成

        第一个RDD的分区的个数是由文件的切片的个数所决定的

2、每一个Task是作用在每一个分区上面

3、RDD之间是存在依赖关系的

        shuffle默认也是采用HashParttition这种分区方式

        shuffle过程中肯定会有网络传输，所以就会涉及序列化和反序列化的过程，上游产生的数据就会进行落地。

        依赖关系可以通过有无shuffle分为宽窄依赖两种：

                存在shuffle的被称为宽依赖

                不存在shuffle的被称为窄依赖

        如何判断宽窄依赖：

                站在父RDD的角度，如果父RDD每一个分区与子RDD每一个分区之间是一一对应的关系，那么父RDD与子RDD之间就是窄依赖，如果父RDD每一个分区与子RDD每一个分区之间是一对多的对应关系，那么父RDD与子RDD之间就是宽依赖

        然后在根据宽窄依赖又可以划分出不同的Stage

                Stage指的是一组可以并行计算的Task，会在shuffle阶段分成不同的Stage。

4、分区类算子只能作用在KV形式的RDD上

5、Spark会给每一个Task尽可能的提供最佳的计算位置，移动计算不移动数据

                假设数据是存储在node1上的Datanode，然而Task任务是在Executor上启动的，然而     Exector是在Container（假设时yarn的模式）上启动，然而是由yarn中的NodeManager分配的资  源，假设此时的NodeManager是node2上，此时运行就需要将数据传输到node2上，但是RDD来说，就会将Task任务分配到node1上，速度会比较前一种较快，这就是移动任务不移动数据

Spark-RDD的五大特性_第1张图片

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