理解Spark的核心RDD
與許多專有的大數(shù)據(jù)處理平臺不同，Spark建立在統(tǒng)一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式應對不同的大數(shù)據(jù)處理場景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。這即Matei Zaharia所謂的“設計一個通用的編程抽象(Unified Programming Abstraction)。這正是Spark這朵小火花讓人著迷的地方。要理解Spark，就需得理解RDD。
RDD是什么?
RDD，全稱為Resilient Distributed Datasets，是一個容錯的、并行的數(shù)據(jù)結構，可以讓用戶顯式地將數(shù)據(jù)存儲到磁盤和內存中，并能控制數(shù)據(jù)的分區(qū)。同時，RDD還提供了一組豐富的操作來操作這些數(shù)據(jù)。在這些操作中，諸如map、flatMap、filter等轉換操作實現(xiàn)了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。
除此之外，RDD還提供了諸如join、groupBy、reduceByKey等更為方便的操作(注意，reduceByKey是action，而非transformation)，以支持常見的數(shù)據(jù)運算。 通常來講，針對數(shù)據(jù)處理有幾種常見模型，包括：Iterative Algorithms，Relational Queries，MapReduce，Stream Processing。例如Hadoop MapReduce采用了MapReduces模型，Storm則采用了Stream Processing模型。
RDD混合了這四種模型，使得Spark可以應用于各種大數(shù)據(jù)處理場景。RDD作為數(shù)據(jù)結構，本質上是一個只讀的分區(qū)記錄集合。一個RDD可以包含多個分區(qū)，每個分區(qū)就是一個dataset片段。RDD可以相互依賴。 如果RDD的每個分區(qū)最多只能被一個Child RDD的一個分區(qū)使用，則稱之為narrow dependency;若多個Child RDD分區(qū)都可以依賴，則稱之為wide dependency。不同的操作依據(jù)其特性，可能會產(chǎn)生不同的依賴。
例如map操作會產(chǎn)生narrow dependency，而join操作則產(chǎn)生wide dependency。Spark之所以將依賴分為narrow與wide，基于兩點原因。 首先，narrow dependencies可以支持在同一個cluster node上以管道形式執(zhí)行多條命令，例如在執(zhí)行了map后，緊接著執(zhí)行filter。相反，wide dependencies需要所有的父分區(qū)都是可用的，可能還需要調用類似MapReduce之類的操作進行跨節(jié)點傳遞。 其次，則是從失敗恢復的角度考慮。
narrow dependencies的失敗恢復更有效，因為它只需要重新計算丟失的parent partition即可，而且可以并行地在不同節(jié)點進行重計算。而wide dependencies牽涉到RDD各級的多個Parent Partitions。下圖說明了narrow dependencies與wide dependencies之間的區(qū)別：
本圖來自Matei Zaharia撰寫的論文An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters。圖中，一個box代表一個RDD，一個帶陰影的矩形框代表一個partition。RDD如何保障數(shù)據(jù)處理效率?RDD提供了兩方面的特性persistence和patitioning，用戶可以通過persist與patitionBy函數(shù)來控制RDD的這兩個方面。RDD的分區(qū)特性與并行計算能力(RDD定義了parallerize函數(shù))，使得Spark可以更好地利用可伸縮的硬件資源。若將分區(qū)與持久化二者結合起來，就能更加高效地處理海量數(shù)據(jù)。 例如：
partitionBy函數(shù)需要接受一個Partitioner對象，如：
RDD本質上是一個內存數(shù)據(jù)集，在訪問RDD時，指針只會指向與操作相關的部分。例如存在一個面向列的數(shù)據(jù)結構，其中一個實現(xiàn)為Int的數(shù)組，另一個實現(xiàn)為Float的數(shù)組。如果只需要訪問Int字段，RDD的指針可以只訪問Int數(shù)組，避免了對整個數(shù)據(jù)結構的掃描。RDD將操作分為兩類：transformation與action。無論執(zhí)行了多少次transformation操作，RDD都不會真正執(zhí)行運算，只有當action操作被執(zhí)行時，運算才會觸發(fā)。
而在RDD的內部實現(xiàn)機制中，底層接口則是基于迭代器的，從而使得數(shù)據(jù)訪問變得更高效，也避免了大量中間結果對內存的消耗。 在實現(xiàn)時，RDD針對transformation操作，都提供了對應的繼承自RDD的類型，例如map操作會返回MappedRDD，而flatMap則返回FlatMappedRDD。當我們執(zhí)行map或flatMap操作時，不過是將當前RDD對象傳遞給對應的RDD對象而已。 例如：
這些繼承自RDD的類都定義了compute函數(shù)。該函數(shù)會在action操作被調用時觸發(fā)，在函數(shù)內部是通過迭代器進行對應的轉換操作：
RDD對容錯的支持
支持容錯通常采用兩種方式： 數(shù)據(jù)復制或日志記錄。對于以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)而言，這兩種方式都非常昂貴，因為它需要跨集群網(wǎng)絡拷貝大量數(shù)據(jù)，畢竟帶寬的數(shù)據(jù)遠遠低于內存。RDD天生是支持容錯的。首先，它自身是一個不變的(immutable)數(shù)據(jù)集，其次，它能夠記住構建它的操作圖(Graph of Operation)，因此當執(zhí)行任務的Worker失敗時，完全可以通過操作圖獲得之前執(zhí)行的操作，進行重新計算。
由于無需采用replication方式支持容錯，很好地降低了跨網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸成本。不過，在某些場景下，Spark也需要利用記錄日志的方式來支持容錯。例如，在Spark Streaming中，針對數(shù)據(jù)進行update操作，或者調用Streaming提供的window操作時，就需要恢復執(zhí)行過程的中間狀態(tài)。 此時，需要通過Spark提供的checkpoint機制，以支持操作能夠從checkpoint得到恢復。
針對RDD的wide dependency，最有效的容錯方式同樣還是采用checkpoint機制。不過，似乎Spark的***版本仍然沒有引入auto checkpointing機制?？偨YRDD是Spark的核心，也是整個Spark的架構基礎。 它的特性可以總結如下：
- 它是不變的數(shù)據(jù)結構存儲
- 它是支持跨集群的分布式數(shù)據(jù)結構
- 可以根據(jù)數(shù)據(jù)記錄的key對結構進行分區(qū)
- 提供了粗粒度的操作，且這些操作都支持分區(qū)
- 它將數(shù)據(jù)存儲在內存中，從而提供了低延遲性
