spark系列(一)----RDD
一.RDD是什么
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。
在spark的源码里面我们可以看到，rdd是被abstract所修饰的，他是一个抽象类，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可并行计算的集合。
而在spark的工作流程中，RDD的主要作用是对数据进行结构的转换，在对RDD的方法源码中可以看到，方法传参中需要将当前RDD传进去，在最后又会新建一个RDD作为输出。这种数据转换的设计，体现出了装饰者设计模式。
二.RDD的特点
抽象、分布式、不可变、可分区并行计算。
1.RDD是分布式的，RDD本身不存储数据，它是拥有相同特性，或者说拥有相同数据结构的一类数据的逻辑划分，而这些数据分布在集群的各个节点上。
2.RDD是可分区的，数据分区后，可以发送给不同的executor，RDD的分区主要是用来实现并行计算的。
3.RDD不可变，在RDD的方法中，最终最是生成一个新的RDD做出输出，而不会直接修改原本的RDD。
4.RDD里面封装的其实是逻辑，它的责任是告诉程序在运行时，要以什么样的逻辑去处理这一类数据。
5.RDD中有一个叫做preferred location的列表，里面存储着分区的优先位置，而优先位置的概念是指，在spark分配任务给executor的时候，会优先分配给存有这个任务的数据的那个节点上的executor，这样executor在执行任务的时候，就不用从别的节点上拿取数据了。
三.RDD的宽依赖和窄依赖
RDD之间是存在依赖关系的，在RDD中将依赖分成了两种类型，宽依赖和窄依赖，窄依赖是指父RDD的每个分区都只能被子RDD一个分区使用，相应的，宽依赖就是指RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖（如reduceByKey）。
四.RDD的缓存
假如在应用程序中，某个RDD被多次重用，就可以把该RDD缓存起来，那样这个RDD里面划分的数据，只会在第一次计算的时候，从上游RDD中计算得到，而其余计算中，会直接使用缓存里面的数据进行计算。
五.RDD的创建
rdd可以通过三种方式创建，分区通过集合（从内存中创建），通过外部数据，通过别的RDD。
六.RDD的分区
RDD的分区代表着RDD中的数据继续逻辑化成成多少块，每个分区的数据可以交由一个executor去执行，以实现数据的并行计算，RDD的分区是可以由用户自己指定的，但是如果用户没有指定的话，在不同情况下，它有着不同的默认值。
下面我们以makeRDD和textfile为例，看看spark的源码。
makeRDD：
这是以集合为基础生成的RDD，我们来看看它的具体代码
def makeRDD[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T] = withScope { parallelize(seq, numSlices) }
可以看到，这个方法除了要传入一个seq之外，还需要传入一个叫numSlices的参数，就是这个参数决定着并行度，而这个numSlices时从defaultparallelism这个方法那里获取到的。
def defaultParallelism: Int = {
assertNotStopped()
taskScheduler.defaultParallelism
}
这里又看到，该值是从taskScheduler.defaultParallelism处获取的，但是继续看下去，会发现这个方法时一个抽象方法。
因此，我们可以crtl+h看看这个方法具体在哪里实现了
搜索结果告诉我们，在TaskSchedulerlmpl里面有这个方法的具体实现
override def defaultParallelism(): Int = backend.defaultParallelism() // Check for speculatable tasks in all our active jobs. def checkSpeculatableTasks() { var shouldRevive = false synchronized { shouldRevive = rootPool.checkSpeculatableTasks(MIN_TIME_TO_SPECULATION) } if (shouldRevive) { backend.reviveOffers() } }
这里可以看到，这个值又是从backend.defaultParallelism中传过来的，按照这种方式继续查下去，会一直查到一个叫coarseGrainedSchedulerBackend的文件中
override def defaultParallelism(): Int = { conf.getInt("spark.default.parallelism", math.max(totalCoreCount.get(), 2)) }
这里就是最终决定这个参数的值是多少的地方了，首先会读取spark.default.parallelism这个配置的值，假如没有配置，则会拿当前计算机最大内核数与2做对比，取较大值。
textfile：
textfile是以外部文件为基础生成的RDD，下面是他的代码
def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope { assertNotStopped() hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text], minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)
}
可以看到，这里的并行度是defaultMinPartitions（最小分区个数）这个方法决定的，这个方法没有传参
def defaultMinPartitions: Int = math.min(defaultParallelism, 2)
它是拿刚刚defaultParallelism的值跟2做对比，取较小值，所以，defaultParallelism这个方法的值是怎么来的，还是得弄清楚。
值得一提的是，这里的defaultMinPartitions是最小分区个数，它的意思是它最少会有两个分区，但是具体有多少各分区并不确定，例如defaultMinPartitions我们输入一个2进去，对一个文件：
abcde
进行wrodcount，这里最后其实生成三个文件，也就是说他被分成了三个分区了，原因是，这个文件的大小是5个字节，5/2 = 2 余 1，也就是说，我每个分区分配2个字节，最后一个分区分配1个字节，所以这里最后的分区个数可能跟给定的值一致，也可能大于给定的值。
然而，这里面又引申出另外一个问题，这三个文件里面，究竟是不是按照ab、cd、e的内容进行划分呢，实际上不是的，因此这里得出一个结论，在计算的时候，分多少个分区，与数据如何分配到分区里面，是两套规则，相互独立的，上述情况，其实最后的数据是abcde,null,null这样分配的，它具体是按照hadoop的分片规则来决定的（hadoop是按照行来切分数据的）。
