1、什么是RDD

• RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合.
  • Dataset:一个数据集，简单的理解为集合，用于存放数据的
  • Distributed：它的数据分布式存储，并且可以做分布式的计算
  • Resilient：弹性的
    • 它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中

2、RDD的五大特性

• • A list of partitions
  • 每个RDD都有一个分区列表
• • A function for computing each split
  • 作用在每个分区上面的函数
• • A list of dependencies on other RDDs
  • 一个RDD依赖其他多个RDD,这个特性很重要，rdd的容错机制就是根据这个特性而来的
• • Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
  • 可选项：针对于 kv 键值对的RDD才具有该分区特性
• • Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
    an HDFS file)
  • 可选项 ： 数据本地性，数据最优，选择尽量存储在worker节点上的数据节点。

3、创建rdd方式

• 1、通过已经存在的集合

  • val rdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4))

• 2、读取外部数据源

  • val rdd2=sc.textFile("文件")
  • ​

• 3、由一个rdd转化成一个新的RDD

  • val rdd3=rdd2.flatMap

4、RDD的算子分类

• transformation：转换操作，将一个rdd转换生成一个新的rdd(flatMap/map/reduceByKey),它属于懒加载，延迟执行，并不会立即触发任务的执行。
• action :此时才会真正的触发任务的计算。

5、rdd中的2种依赖关系

• 窄依赖：每个父RDD的partition最多只被子的rdd的一个partition
• 宽依赖：子rdd的partition会依赖于父rdd的多个partiiton

6、lineage(血统)

• 它会记录下当前作用在rdd上的分区数据（元数据）和一系列的转换行为，当子rdd中某个分区数据丢失之后，只需要通过血统来重新计算恢复当前丢失数据的分区（spark 具备容错机制）

7、RDD的缓存方式

• cache:直接将rdd中的数据，保存在内存中，其本质是persist(StorageLevel.MEMOEY_ONLY)
• persist:可以有丰富的缓存级别
• 当rdd设置了缓存之后，如果下面有需要用到该RDD的数据的时候，就不要重复计算，可以直接从缓存中获取得到。

8、checkpoint

• 会对数据进行一个持久化操作，保存在hdfs

• 使用的时候：

  • 需要sc.setCheckpointdir 来设置一个检查点目录
  • 对需要缓存的rdd调用checkpoint
  • 注意：同样在执行数据缓存的时候，需要有对应的action算子操作，才会真正触发持久化操作。

• 在做checkpoint操作的时候，此时会先执行对应触发action算子的rdd结果，计算完成之后又会开辟一个新的job来计算你设置了checkpoint的rdd的结果。

• 在设置了checkpoint之后，对应这个rdd会改变之前的依赖关系，如果当前数据丢失了，只有重头计算得到。

• 如何使用checkpoint

  • 可以对要做checkPoint的rdd,先进行一个cache
  • 在做一个checkpint操作

• 数据恢复的一般顺序

  • 内存---------->checkpoint------------>重新计算得到