本文档是学习RDD经典论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》的学习笔记。
date：2016/8/3
author：wangxl
1 引言
一种分布式的内存抽象，称为弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets）。
2 弹性分布式数据集（RDD）
2.1 目标
目标：为基于工作集的应用（即多个并行操作重用中间结果的这类应用）提供抽象。
1.自动容错
1.检查点(成本高)
2.记录数据的更新(粗粒度) ✔
2.位置感知性调度
3.可伸缩性
不适合：RDD不太适合那些异步细粒度地更新共享状态的应用，例如并行web爬行器。
2.2 RDD抽象
RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。
RDD不需要物化。根据Lineage可以从物理存储的数据计算出相应的RDD分区。
2.3 编程模型
在Spark中，RDD被表示为对象，通过这些对象上的方法（或函数）调用转换。
定义RDD之后，程序员就可以在动作中使用RDD了。动作是向应用程序返回值，或向存储系统导出数据的那些操作（延迟计算）。
控制RDD:
1.缓存
2.分区
2.4 RDD与分布式共享内存DSM
与DSM相比，RDD模型有两个好处。第一，对于RDD中的批量操作，运行时将根据数据存放的位置来调度任务，从而提高性能。第二，对于基于扫描的操作，如果内存不足以缓存整个RDD，就进行部分缓存。把内存放不下的分区存储到磁盘上，此时性能与现有的数据流系统差不多。
最后看一下读操作的粒度。RDD上的很多动作（如count和collect）都是批量读操作，即扫描整个数据集，可以将任务分配到距离数据最近的节点上。同时，RDD也支持细粒度操作，即在哈希或范围分区的RDD上执行关键字查找。
3. Spark编程接口
1.转换
2.动作
4. 应用程序示例
5. RDD的描述及作业调度
每个RDD都包含：
1.一组RDD分区（partition，即数据集的原子组成部分）
2.对父RDD的一组依赖，这些依赖描述了RDD的Lineage
3.一个函数，即在父RDD上执行何种计算
4.元数据，描述分区模式和数据存放的位置。例如，一个表示HDFS文件的RDD包含：各个数据块的一个分区，并知道各个数据块放在哪些节点上。而且这个RDD上的map操作结果也具有同样的分区，map函数是在父数据上执行的。
RDD之间的依赖关系：
1.窄依赖（narrow dependencies）：子RDD的每个分区依赖于常数个父分区（即与数据规模无关）
2.宽依赖（wide dependencies）：子RDD的每个分区依赖于所有父RDD分区。例如，map产生窄依赖，而join则是宽依赖（除非父RDD被哈希分区）
5.1 RDD实现举例
HDFS文件：目前为止我们给的例子中输入RDD都是HDFS文件，对这些RDD可以执行：partitions操作返回各个数据块的一个分区（每个Partition对象中保存数据块的偏移），preferredLocations操作返回数据块所在的节点列表，iterator操作对数据块进行读取。
map：任何RDD上都可以执行map操作，返回一个MappedRDD对象。该操作传递一个函数参数给map，对父RDD上的记录按照iterator的方式执行这个函数，并返回一组符合条件的父RDD分区及其位置。
union：在两个RDD上执行union操作，返回两个父RDD分区的并集。通过相应父RDD上的窄依赖关系计算每个子RDD分区（注意union操作不会过滤重复值，相当于SQL中的UNION ALL）。
sample：抽样与映射类似，但是sample操作中，RDD需要存储一个随机数产生器的种子，这样每个分区能够确定哪些父RDD记录被抽样。
join：对两个RDD执行join操作可能产生窄依赖（如果这两个RDD拥有相同的哈希分区或范围分区），可能是宽依赖，也可能两种依赖都有（比如一个父RDD有分区，而另一父RDD没有）。
5.2 Spark任务调度器
调度器根据RDD的结构信息为每个动作确定有效的执行计划。调度器的接口是runJob函数，参数为RDD及其分区集，和一个RDD分区上的函数。该接口足以表示Spark中的所有动作（即count、collect、save等）。
stage的边界有两种情况：一是宽依赖上的Shuffle操作；二是已缓存分区，它可以缩短父RDD的计算过程