“RDD的设计与运行原理(Python版)”的版本间的差异

2020年7月9日 (四) 03:51的版本

Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上，使得Spark的各个组件可以无缝进行集成，在同一个应用程序中完成大数据计算任务。RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。

RDD设计背景

在实际应用中，存在许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，这些应用场景的共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。

但是，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。虽然，类似Pregel等图计算框架也是将结果保存在内存当中，但是，这些框架只能支持一些特定的计算模式，并没有提供一种通用的数据抽象。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，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。

RDD概念

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可以分成多个分区，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来创建RDD，或者通过在其他RDD上执行确定的转换操作（如map、join和groupBy）而创建得到新的RDD。

RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为“行动”（Action）和“转换”（Transformation）两种类型，前者用于执行计算并指定输出的形式，后者指定RDD之间的相互依赖关系。两类操作的主要区别是，转换操作（比如map、filter、groupBy、join等）接受RDD并返回RDD，而行动操作（比如count、collect等）接受RDD但是返回非RDD（即输出一个值或结果）。

RDD提供的转换接口都非常简单，都是类似map、filter、groupBy、join等粗粒度的数据转换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改。因此，RDD比较适合对于数据集中元素执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用，比如Web应用系统、增量式的网页爬虫等。

正因为这样，这种粗粒度转换接口设计，会使人直觉上认为RDD的功能很受限、不够强大。但是，实际上RDD已经被实践证明可以很好地应用于许多并行计算应用中，可以具备很多现有计算框架（比如MapReduce、SQL、Pregel等）的表达能力，并且可以应用于这些框架处理不了的交互式数据挖掘应用。

Spark用Scala语言实现了RDD的API，程序员可以通过调用API实现对RDD的各种操作。RDD典型的执行过程如下：

   RDD读入外部数据源（或者内存中的集合）进行创建；
   RDD经过一系列的“转换”操作，每一次都会产生不同的RDD，供给下一个“转换”使用；
   最后一个RDD经“行动”操作进行处理，并输出到外部数据源（或者变成Scala集合或标量）。

需要说明的是，RDD采用了惰性调用，即在RDD的执行过程中（如图9-8所示），真正的计算发生在RDD的“行动”操作，对于“行动”之前的所有“转换”操作，Spark只是记录下“转换”操作应用的一些基础数据集以及RDD生成的轨迹，即相互之间的依赖关系，而不会触发真正的计算。