[Apache Spark][基本架構] RDD特性（一）

        

資料來源：http://blog.csdn.net/hao707822882/article/details/38039891

        

        萬丈高樓平地起，要熟悉Spark就得熟悉RDD，要熟悉RDD，就是要看Doc．延續著上一篇：[Spark][基本架構] 關於RDD中的不可變性(immutable)，說到當我們對RDD做運算時，其實都會產生不同的RDD．RDD的官方文件（http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.rdd.RDD）一開始說到這些不同的RDD都共同擁有五個特性：

• Partition的列表（sorry不知道partition要怎樣翻）：RDD是分散式架構，會將一筆資料分成一到n個partition，所以每個RDD裡面都會紀錄這些partition．

• 計算函數：當我們處理RDD時，RDD會將相同到函數map到每個partition上執行．

• 與其他RDD的依賴關係：每個RDD都會連結到其他RDD，所以RDD裡面也會紀錄與其他RDD的關係，如果RDD發生損毀可以依照相同的依賴關係去要前一個（或數個）RDD傳資料給他．

• （Optionally）放置Key-value的分頁：如果有用到hash-partition時，會多一個partition來放對應的key-value．

• （Optionally）處理資料時偏好的位置：一般來說RDD在計算資料時會優先在原地處理後再將資料做交換（如果有需要的話，例如reduceByKey）．這時候RDD會存放處理各分頁資料的位置．

以上是每個RDD物件都具有的特性，RDD透過這些特性可以來做複雜的計算和資料處理．而除了系統原本就有的RDD之外呢，使用者也可以自己繼承並實作RDD來創造自己的RDD．

• 更深入請看下集：[Spark][基本架構] RDD特性（二）- 轉換（Transformations）和行動（Actions）
• [Spark][基本架構] RDD特性（三）- RDD之間的依賴關係（Dependency）