脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了RDD，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

RDD的基本性质

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。

• 弹性

  • 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换
  • 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复
  • 计算的弹性：计算出错重试机制
  • 分片的弹性：可根据需要重新分片

• 分布式

• 数据集：RDD封装了计算逻辑，不保存数据

• 数据抽象：RDD是一个抽象类，需要子类具体实现

• 不可变：RDD封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的RDD，在新的RDD里面封装计算逻辑

• 可分区、并行计算

Spark 的作业管理

计算阶段划分的依据是 shuffle，不是转换函数的类型，有的函数有时候有 shuffle，有时候没有

Spark 里面的 RDD 函数有两种:

• 一种是转换函数，调用以后得到的还是一个 RDD，RDD 的计算逻辑主要通过转换函数完成

• 另一种是 action 函数，调用以后不再返回 RDD。比如count() 函数，返回 RDD 中数据的元素个数；saveAsTextFile(path)，将 RDD 数据存储到 path 路径下。Spark 的 DAGScheduler 在遇到 shuffle 的时候，会生成一个计算阶段，在遇到 action 函数的时候，会生成一个作业（job）。

Spark 的执行过程

1. Spark 应用程序启动在自己的 JVM 进程里，即 Driver 进程，启动后调用 SparkContext 初始化执行配置和输入数据。SparkContext 启动 DAGScheduler 构造执行的 DAG 图，切分成最小的执行单位也就是计算任务
2. Driver 向 Cluster Manager 请求计算资源，用于 DAG 的分布式计算。Cluster Manager 收到请求以后，将 Driver 的主机地址等信息通知给集群的所有计算节点 Worker
3. Worker 收到信息以后，根据 Driver 的主机地址，跟 Driver 通信并注册，然后根据自己的空闲资源向 Driver 通报自己可以领用的任务数。Driver 根据 DAG 图开始向注册的 Worker 分配任务。
4. Worker 收到任务后，启动 Executor 进程开始执行任务。Executor 先检查自己是否有 Driver 的执行代码，如果没有，从 Driver 下载执行代码，通过 Java 反射加载后开始执行

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的RDD全部内容，希望文章能够帮你解决RDD所遇到的问题。

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