要玩转大数据，Spark是一款很好的通用的并行计算框架。而经常接触Spark的数据人都会对RDD有一定的了解。那么，RDD到底是什么呢？今天，一起和大圣众包威客平台(www.dashengzb.cn)深入探讨RDD的相关知识点！

概括｜RDD的基本介绍

RDD的全称是Resilient Distributed Datasets，顾名思义即为容错的、并行的数据结构。RDD可以让用户将数据显式地存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来控制这些数据。RDD一般包含4个部分，分别是：关于“血统”的信息，源码中的dependencies变量；源数据分割后的数据块，源代码中的splits变量；一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferred Locations 0；一个计算函数（该RDD如何通过父RDD计算得到），源码中的iterator（split）和compute函数。

另外，RDD有几个核心概念不容忽视：Client——客户端进程，负责提交作业到Master；Master——Standalone模式中的主控节点，负责接收Client提交的作业、管理Worker，并命令Worker启动分配Driver的资源和启动Executor的资源；Worker——Standalone模式中slave节点上的守护进程，负责管理本节点的资源，定期向Master 汇报心跳、接收Master的命令，启动Driver和Executor；Driver——一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上，其中包括DAG Scheduler、Task Scheduler；Executor——真正执行作业的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一到多个Task。

那么，简单而言，RDD有什么特点呢？我们都知道，它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象，并通过并行转换的方式来创建map、filter、join等等。RDD可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。失败能够自动重建的RDD，还必须是可序列化，而且是静态类型的。还有很值得说明的一点是，RDD中将依赖的两种类型，分别是窄依赖（narrow dependencies）和宽依赖（wide dependencies）。窄依赖是指父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区所使用。相应的，宽依赖是指父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖。例如，map就是一种窄依赖，而join则会导致宽依赖。这种依赖关系分类的特性是，首先，窄依赖可以在某个计算节点上直接通过计算父RDD的某块数据，计算得到子RDD对应的某块数据；其次，数据丢失时，对于窄依赖只需要重新计算丢失的那一块数据来恢复。

辨析｜RDD 与 DSM的相异之处

在理论理解上，很多人会混淆RDD和DSM。众所周知，RDD只能通过粗粒度转换来创建，而DSM（Distributed Shared Memory）则允许对每个内存位置上进行数据的读与写。在这种定义下，DSM不仅包括了传统的共享内存系统，也包括了像提供了共享 DHT（distributed hash table）的 Piccolo 以及分布式数据库等。与DSM 相比较，RDD拥有4大优势，分别是高效的容错机制、结点落后问题的缓和（mitigate straggler） 、可批量操作，以及优雅降级（degrade gracefully）。综上，RDD 与 DSM还是有很多相异之处的。

实操｜RDD之两种类型操作

看了以上对RDD的介绍后，很想拥有这款强大的数据结构吧。怎样才能获得呢？可以通过以下几种方法：从如HDFS的共享文件系统中获取；改变现有RDD的之久性，毕竟RDD是懒散短暂的；转换已存在的RDD；将已存在的scala集合（只要是Seq对象）并行化 ，通过调用Spark Context的parallelize方法实现。

在实际操作上，怎样去利用RDD呢？事实上，RDD提供了2种类型的操作，分别是transformation和action。Transformation意思是获取一个新的RDD，当然获取的方式有很多，无论是从数据源生成一个新的RDD，或是从RDD中生成一个新的RDD等方法都适用。而Action则是得到一个值，或者一个结果，例如直接将RDD cache到内存中去，它不会生成新的RDD，而只是将RDD上某项操作的结果返回给程序。值得注意的是，所有的transformation采用的都是懒策略，就是如果只是将transformation提交，那么RDD是不会执行计算（记录lineage）的，计算只有在action被提交的时候才会被触发。

汇总｜RDD的常见术语

在执行RDD时，会遇到不少专业词汇，今天一次性看看有哪些：

RDD——Resilient Distributed Datasets的简称，即弹性分布式数据集，是Spark最核心的模块和类。

DAG Scheduler——实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到Task Scheduler中。

Task Scheduler——实现Task分配到Executor上执行。

Task——运行在Executor上的工作单元。

Stage——每个Job会被拆分很多组任务（task），每组任务被称为Stage，也称Task Set。

Job——Spark Context提交的具体Action操作，常和Action对应。

Data Frame——带有Schema信息的RDD，主要是对结构化数据的高度抽象。

Data Set——结合了Data Frame和RDD两者的优势，既允许用户很方便地操作领域对象，又具有SQL执行引擎的高效表现。

以上汇总的是最常见的执行RDD时遇到的专业术语，当然还有很多常见术语，在此不一一列出。

DT时代，Spark作为玩转大数据的常用工具，熟悉它最核心的模块和类——RDD，定能为你的工作增添不少方便。

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