spark 计算模式与RDD(划分与依赖)

RDD 依赖:
    1,RDD 宽依赖(会有shuffle过程):父EDD与子RDD partition之间关系是一对多(groupByKey)
    2,RDD 窄依赖:父EDD与子RDD partition之间关系是一对一(map,union等)或者多对一(多个分区看成逻辑上的 partition,合并成一个分区)，多个父RDD也就有了shuffer过程

spark 计算模式:
    1,partition: 并不存储数据,存储的是程序逻辑.
    2,pipeline 计算模式

代码分析

package day02
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Pipline {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rdd1 = sc.makeRDD(Array("Python","Java","Scala"))
    val rdd2 = rdd1.map{name=>{
      println("---------map"+name)
      name+"~"
    }}
    val rdd3 = rdd2.filter(name=>{
      println("*********filter"+name)
      true
    })
    rdd3.collect()
    sc.stop()
    /*
    ---------mapPython
    *********filterPython~
    ---------mapJava
    *********filterJava~
    ---------mapScala
    *********filterScala~
    * */  // 此处可以看出是 pipeline的计算模式,一部分一部分计算
  }
}