spark学习笔记1——rdd、宽窄依赖、DAG

弹性数据集RDDs

RDD是Spark最基本的数据抽象，具有以下特性：

一个RDD有一个或多个分区（partitions）组成，每个partition会被一个计算任务所处理。用户可以在创建RDD时指定其分区个数，没指定则默认采用程序所分配到的cpu核心数

宽窄依赖：RDD和它的父RDDs之间的依赖关系分为两种不同的类型：

narrow dependency：父RDDs的一个分区最多被子RDDs一个分区所依赖 wide dependency：父RDDs的一个分区可以被子RDDs的多个子分区所依赖

区分这两种依赖是很有用的：

窄依赖允许一个集群节点以流水线的方式对父分区数据进行计算，例如先执行map操作，然后执行filter操作。而宽依赖需要计算好所有父分区的数据，然后再在节点之间进行shuffle，这与MapReduce类似。 窄依赖能更有效地进行数据恢复，因为只需重新对丢失分区的父分区进行计算，且不同节点之间可以并行计算；而对于宽依赖而言，如果数据丢失，则需要对所有父分区数据进行计算并再次shuffle。

生成DAG

Spark根据依赖关系的不同将DAG划分为不同的stage：

对于窄依赖，由于分区的依赖关系是确定的，其转换操作可以在同一个线程执行，所以可以划分到同一个执行阶段 对于宽依赖，由于shuffle存在，只能在父RDDs被shuffle处理完成后，才能开始接下来的计算，因此遇到宽依赖就需要重新划分阶段

ps：Spark中产生宽窄依赖的依据是shuffle，当发生shuffle时，会产生宽依赖，基本上shuffle算子都会产生宽依赖，但是join除外，在执行join算子之前如果先执行groupByKey，执行groupByKey之后，会把相同的key分到同一个分区，再执行join算子，join算子是把key相同的进行join（只是对于k v形式的数据可以使用），不一定会产生shuffle ，有可能发生shuffle，也有可能不发生

常用的产生shuffle的算子： distinct 聚合 reduceByKey groupBy groupByKey aggregateByKey combineByKey 排序 sortByKey sortBy 重分区 coalesce repartition 集合或者表操作 intersection join leftOuterJoin...................