rdd

一、rdd的特性

1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。
2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集）
3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。
4、RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。
5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。（弹性）

原文见http://blog.csdn.net/u010220089/article/details/49536087

所以说，RDD的这种自动进行内存和磁盘之间权衡和切换的机制，就是RDD的弹性的特点所在。

二、rdd的组成

原文见https://www.cnblogs.com/daguankele/p/7217531.html

RDD的组成分为以下5个部分：

1、分区集合，数据的原子片，就是数据的不同存放分区

2、父RDD的依赖信息

3、函数，用以从父RDD计算当前的RDD

4，5、分区数据存放的数据帧格式的元数据

可选：key-value型的RDD是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的Paritioner接口，控制key分到哪个reduce。

可选：每一个分片的优先计算位置（preferred locations），比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置。

数据分布RDD接口表如下表所示

其中的2，3可以被用来恢复rdd。

每个RDD都包含有一组RDD分区（partition），数据集的原子组成部分，还有对父RDD的一组依赖，这些依赖描述了RDD的Lineage；以及一个函数，说明在父RDD上执行何种计算；还包含元数据，描述分区模式和数据存放的位置。

最后

以上就是温柔草丛为你收集整理的rdd的全部内容，希望文章能够帮你解决rdd所遇到的程序开发问题。

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