python下spark_RDD认识与操作

RDD是一个不可修改的，分布的对象集合。每个RDD由多个分区组成，每个分区可以同时在集群中的不同节点上计算。RDD可以包含Python，Java和Scala中的任意对象。

1.RDD不存在迭代器，遍历需要使用foreach()函数

2.RDD的子元素是list，具有迭代器

3.transformation接受RDD，返回RDD。转换采用惰性调用机制，每个RDD记录父RDD转换的方法，这种调用链表称之为血缘（lineage）。采用惰性调用，通过血缘连接的RDD操作可以管道化（pipeline），管道化的操作可以直接在单节点完成，避免多次转换操作之间数据同步的等待。

4.RDD数据只读，不可修改。如果需要修改数据，必须从父RDD转换（transformation）到子RDD

5.transformation是向后延迟的

6.RDD目前提供两个数据同步的方法：广播和累计器。

7.需要使用多次的数据需要cache，否则会进行不必要的重复操作

8.RDD的转换是并行化计算的，RDD的多个转换同样也是可以并行的。

9.每个action都是一个单独的job。

10.persis：持久化RDD，修改了RDD的meta Info中的stora leve；checkpoint：持久化RDD的同时切断Lineage，修改RDD的meta
info中的lineage。均返回经过修改的RDD对象滋生而非新的RDD。