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RDD（Resilient Distributed Datasets）弹性的分布式数据集，又称 Spark core，它代表一个只读的、不可变、可分区，外面的元素可分布式并行计算的数据集。
RDD 是一个很形象的概念，不易于了解，然而要想学好 Spark，必须要把握 RDD，相熟它的编程模型，这是学习 Spark 其余组件的根底大数据培训。
• Resilient（弹性的）
提到大数据必提分布式，而在大规模的分布式集群中，任何一台服务器随时都有可能呈现故障，如果一个 task 工作所在的服务器呈现故障，必然导致这个 task 执行失败。此时，RDD 的 ” 弹性的 ” 特点能够使这个 task 在集群内进行迁徙，从而保障整体工作对故障服务器的平稳过渡。对于整个工作而言，只需重跑某些失败的 task 即可，而无需齐全重跑，大大提高性能
• Distributed（分布式）
首先理解一下分区，即数据依据肯定的切分规定切分成一个个的子集。spark 中分区划分规定默认是依据 key 进行哈希取模，切分后的数据子集能够独立运行在各个 task 中并且在各个集群服务器中并行执行。当然使用者也能够自定义分区规定，这个还是很有利用场景的，比方自定义分区打散某个 key 特地多的数据集以防止数据歪斜（数据歪斜是大数据畛域常见问题也是调优重点，后续会独自解说）
• Datasets（数据集）
初学者很容易误会，认为 RDD 是存储数据的，毕竟从名字看来它是一个 ” 弹性的分布式数据集 ”。然而，笔者强调，RDD 并不存储数据，它只记录数据存储的地位。外部解决逻辑是通过使用者调用不同的 Spark 算子，一个 RDD 会转换为另一个 RDD（这也体现了 RDD 只读不可变的特点，即一个 RDD 只能由另一个 RDD 转换而来），以 transformation 算子为例，RDD 彼此之间会造成 pipeline 管道，无需等到上一个 RDD 所有数据处理逻辑执行完就能够立刻交给下一个 RDD 进行解决，性能也失去了很大晋升。然而 RDD 在进行 transform 时，不是每解决一条数据就交给下一个 RDD，而是应用小批量的形式进行传递（这也是一个优化点）
• lineage
既然 Spark 将 RDD 之间以 pipeline 的管道连接起来，如何防止在服务器呈现故障后，重算这些数据呢？这些失败的 RDD 由哪来呢？这就牵涉到，Spark 中的一个很重要的概念：Lineage 即血统关系。它会记录 RDD 的元数据信息和依赖关系，当该 RDD 的局部分区数据失落时，能够依据这些信息来从新运算和复原失落的分区数据。简略而言就是它会记录哪些 RDD 是怎么产生的、怎么“失落”的等，而后 Spark 会依据 lineage 记录的信息，复原失落的数据子集，这也是保障 Spark RDD 弹性的关键点之一
• Spark 缓存和 checkpoint
• 缓存 (cache/persist)
cache 和 persist 其实是 RDD 的两个 API，并且 cache 底层调用的就是 persist，区别之一就在于 cache 不能显示指定缓存形式，只能缓存在内存中，然而 persist 能够通过指定缓存形式，比方显示指定缓存在内存中、内存和磁盘并且序列化等。通过 RDD 的缓存，后续能够对此 RDD 或者是基于此 RDD 衍生出的其余的 RDD 解决中重用这些缓存的数据集
• 容错(checkpoint)
实质上是将 RDD 写入磁盘做检查点(通常是 checkpoint 到 HDFS 上，同时利用了 hdfs 的高可用、高牢靠等特色)。下面提到了 Spark lineage，但在理论的生产环境中，一个业务需要可能十分非常复杂，那么就可能会调用很多算子，产生了很多 RDD，那么 RDD 之间的 linage 链条就会很长，一旦某个环节呈现问题，容错的老本会十分高。此时，checkpoint 的作用就体现进去了。使用者能够将重要的 RDD checkpoint 下来，出错后，只需从最近的 checkpoint 开始从新运算即可应用形式也很简略，指定 checkpoint 的地址[SparkContext.setCheckpointDir(“checkpoint 的地址 ”)]，而后调用 RDD 的 checkpoint 的办法即可。
• checkpoint 与 cache/persist 比照
• 都是 lazy 操作，只有 action 算子触发后才会真正进行缓存或 checkpoint 操作（懒加载操作是 Spark 工作很重要的一个个性，不仅实用于 Spark RDD 还实用于 Spark sql 等组件）
• cache 只是缓存数据，但不扭转 lineage。通常存于内存，失落数据可能性更大
• 扭转原有 lineage，生成新的 CheckpointRDD。通常存于 hdfs，高可用且更牢靠
• RDD 的依赖关系
Spark 中应用 DAG（有向无环图）来形容 RDD 之间的依赖关系，依据依赖关系的不同，划分为宽依赖和窄依赖
通过上图，能够很容易得出所谓宽依赖：多个子 RDD 的 partition 会依赖同一个 parentRDD 的 partition；窄依赖：每个 parentRDD 的 partition 最多被子 RDD 的一个 partition 应用。这两个概念很重要，像宽依赖是划分 stage 的要害，并且个别都会伴有 shuffle，而窄依赖之间其实就造成前文所述的 pipeline 管道进行解决数据。（图中的 map、filter 等是 Spark 提供的算子，具体含意大家能够自行到 Spark 官网理解，顺便感受一下 scala 函数式编程语言的弱小）。
RDD 的属性：
1. 分区列表（数据块列表，只保留数据地位，不保留具体地址）
2. 计算每个分片的函数（依据父 RDD 计算出子 RDD）
3.RDD 的依赖列表
4.RDD 默认是存储于内存，但当内存不足时，会 spill 到 disk（可通过设置 StorageLevel 来管制）
5. 默认 hash 分区，可自定义分区器
6. 每一个分片的优先计算地位（preferred locations）列表，比方 HDFS 的 block 的所在位置应该是优先计算的地位
