Spark之我看（I）什么是RDD

       一般来讲，对于陌生的名词，大家的第一个反应都是“What is it？”。

      RDD是Spark的核心内容，在Spark的官方文档中解释如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见，其中有两个关键词：fault-tolerant & in parallel。首先，容错性是RDD的一个重要特性；其次，它是并行计算的数据。

      RDD的中文解释为：弹性分布式数据集，全称Resilient Distributed Datasets，宾语是dataset，即内存中的数据库。RDD只读、可分区，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓弹性，是指内存不够时可以与磁盘进行交换。这涉及到了RDD的另一特性：内存计算，就是将数据保存到内存中。同时，为解决内存容量限制问题，Spark为我们提供了最大的自由度，所有数据均可由我们来进行cache的设置，包括是否cache和如何cache。

      （关于cache的设置以及Spark的一些基础概念，这里解释得很详细。）

 

      如果看到这里，你的思维里对RDD还是没有任何概念的话，或许可以参照我的形象化理解：RDD，就是一个被武装起来的数据集。

      主体：

            a、由源数据分割而来，源码中对应splits变量；

      武器有下：

            b、数据集体内包含了它本身的“血统”信息，即dependencies变量，存储着它的父RDD及两者关系；      

            c、计算函数，即其与父RDD的转化方式，对应源码中的iterator(split) & compute函数；

            d、一些关于如何分块以及如何存放位置的元信息，eg：partitioner & preferredLocations。

 

       有了这些武器，RDD的容错机制也就显而易见了。容错，顾名思义就是在存在故障的情况下，计算机系统仍能正常工作。容错通常有两种方式：checkpoint（数据检查点） & logging update（记录更新），RDD采用的是logging update。

       Checkpoint意味着要在各个机器间复制大数据，花费会很高，这种拷贝操作相当缓慢，而且会消耗大量的存储资源，因此deserted。Logging update，仅支持粗颗粒度变换。也就是说，仅记录在单个块上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列存储下来，数据丢失时，就可通过“血统”重新计算，恢复数据。

       Nevertheless，血缘链（变换序列）变得很长时，建议用户此时建立一些数据检查点加快容错速度。（saveAstextFile方法手动设置）

 

       其实相比Spark的架构，网上关于RDD的一些介绍，包括设计理念、容错、内存计算等都已经比较详细了，因此我在这里只是写写自己对RDD这个概念的理解，欢迎批评指正~ 

       Ps：不喜望喷~

 

       PPs：如果我解释得不够清楚，附上一些websites，希望可以帮到你们

               RDD的原理：

https://github.com/jackfengji/test_pro/wiki/RDD%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86

               源码详解RDD：http://www.tuicool.com/articles/zQrume

               RDD的依赖关系（源码）：http://www.tuicool.com/articles/U7FVBfY