弹性分布式数据集RDD表示一个分区数据元素的集合，可以在其上进行并行操作。它是Spark的主要数据抽象概念。它是Spark库中定义的一个抽象类。
1.设计背景
许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果。目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。*RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化*，避免中间数据存储。
Spark和MapReduce系统解决办法的思路相反，它设计了统一的编程抽象—-弹性分布式数据集（RDD），这种全新的模型可以令用户直接控制数据的共享，使得用户可以指定数据存储到硬盘还是内存、控制数据的分区方法和数据集上进行的操作。RDD不仅增加了高效的数据共享原语，而且大大增加了其通用性。
2.RDD概念
Spark编程模型是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD），它是MapReduce模型的扩展和延伸，但它解决了MapReduce的缺陷：在并行计算阶段高效地进行数据共享。
一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，不能直接修改，只能基于稳定的物理存储中的数据集创建RDD，或者通过在其他RDD上执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建得到新的RDD。
RDD概念的来源论文：The original paper that gave birth to the concept of RDD is Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing by Matei Zaharia, et al.
2.1RDD运行过程
RDD典型的执行过程如下：
- 1、
RDD读入外部数据源进行创建，利于使用textFile函数加载本地数据； - 2、
RDD经过一系列的转换（Transformation）操作，每一次都会产生不同的RDD，供给狭义转换作使用，这里的Transformation操作就是filter函数； - 3、最后一个
RDD经过“动作”（Action）操作进行转换，并输出到外部数据源。
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RDD的创建和转换方法都是惰性操作。当Spark应用调用操作方法或者保存RDD至存储系统的时候，RDD的转换计算才真正执行。惰性操作的好处：惰性操作使得Spark可以高效的执行RDD计算。直到Spark应用需要操作结果时才进行计算，Spark可以利用这一点优化RDD操作。这使得操作流水线化，而且还避免在网路间不必要的数据传输。
这一系列处理称为一个Lineage（血缘关系），即DAG拓扑排序的结果优点：
- 惰性调用、管道化、避免同步等待、不需要保存中间结果、每次操作变得简单
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3.RDD特性
总体而言，Spark采用RDD以后能够实现高效计算的原因主要在于：
- 1、高效的容错性。
- 传统方式：现在的分布式共享内存、键值存储、内存数据库等，为了实现容错，必须在集群节点之间进行数据复制或者记录日志，也就是在节点之间会发生大量的数据传输，这对于数据密集型应用而言会带来很大的开销。
-
RDD方式：在RDD的设计中，数据只读，不可修改，如果要修改数据，必须从父RDD转换到子RDD，由此在不同的RDD之间建立了血缘关系。所以，RDD是一种天生具有具有容错机制的特殊集合，不需要通过数据冗余的方式（比如检查点）实现容错，而只需要通过RDD父子依赖（血缘）关系重算计算得到丢失的分区来实现容错，无须回滚整个系统，这样就避免了数据复制的高开销，而且重算过程可以在不同节点并行进行，实现了高效的容错。 - 此外：
RDD提供的转换操作都是一些粗粒度的操作（比如map、filter和join），RDD依赖关系只需要记录这种粗粒度的转换操作，而不需要记录具体的数据和各种细粒度操作的日志，这就大大降低了数据密集型应用中容错开销。
- 2、中间结果持久化到内存，数据在内存中的多个
RDD操作之间进行传递，不需要“落地”到磁盘上，避免了不必要的读写磁盘开销。 - 3、存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化。
4.RDD之间的依赖关系
RDD是易转换、已操作的，这意味着用户可以从已有的RDD转换出新的RDD转换出新的RDD。新、旧RDD之间必定存在这某种联系，这种联系称为RDD依赖关系。
- 窄依赖：
父RDD的每个子分区最后被其子RDD的一个分区所依赖，也就是说子RDD的每个分区依赖于常数个父分区，子RDD每个分区的生成与父RDD的数据规模无关。 - 宽依赖：
父RDD的每个分区被其子RDD的多个分区所依赖，子RDD每个分区的生成与父RDD的数据规模相关。
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5.Stage的划分
Spark通过分析各个RDD的依赖关系生成了DAG，再通过分析各个RDD中的分区之间的依赖关系来决定如何划分Stage，具体划分方法是：
- 在
DAG中进行反向解析，遇到宽依赖就断开 - 遇到窄依赖就把当前的
RDD加入到Stage中 - 将窄依赖尽量划分在同一个
Stage中，可以实现流水线计算
5.1流水线操作实例
分区7通过map操作生成的分区9，可以不用等待分区8到分区10这个map操作的计算结束，而是继续进行union操作，得到分区13，这样流水线执行大大提高了计算的效率。RDD被分成三个Stage，在Stage2中，从map到union都是窄依赖，这两步操作可以形成一个流水线操作。
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6.RDD运行过程
通过上述对RDD概念、依赖关系和Stage划分的介绍，结合之前介绍的Spark运行基本流程，再总结一下RDD在Spark架构中的运行过程：
- 1、创建RDD对象；
- 2、
SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG； - 3、
DAGScheduler负责把DAG图分解成多个Stage，每个Stage中包含了多个Task，每个Task会被TaskScheduler分发给各个WorkerNode上的Executor去执行。
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