什么是 RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行 计算的集合。
➢ 弹性
1， 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
2，容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；
3，计算的弹性：计算出错重试机制；
4，分片的弹性：可根据需要重新分片。
➢ 分布式：数据存储在大数据集群不同节点上
➢ 数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据
➢ 数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现
➢ 不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在 新的 RDD 里面封装计算逻辑
➢ 可分区、并行计算

核心属性

➢ 分区列表
RDD 数据结构中存在分区列表，用于执行任务时并行计算，是实现分布式计算的重要属性。

➢ 分区计算函数
Spark 在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算

➢ RDD 之间的依赖关系
RDD 是计算模型的封装，当需求中需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个 RDD 建 立依赖关系
➢ 分区器（可选）
当数据为 KV 类型数据时，可以通过设定分区器自定义数据的分区

➢ 首选位置（可选）
计算数据时，可以根据计算节点的状态选择不同的节点位置进行计算

执行原理

从计算的角度来讲，数据处理过程中需要计算资源（内存 & CPU）和计算模型（逻辑）。 执行时，需要将计算资源和计算模型进行协调和整合。
Spark 框架在执行时，先申请资源，然后将应用程序的数据处理逻辑分解成一个一个的 计算任务。然后将任务发到已经分配资源的计算节点上, 按照指定的计算模型进行数据计算。最后得到计算结果。
RDD 是 Spark 框架中用于数据处理的核心模型，接下来我们看看，在 Yarn 环境中，RDD的工作原理:
1) 启动 Yarn 集群环境

2) Spark 通过申请资源创建调度节点和计算节点

3) Spark 框架根据需求将计算逻辑根据分区划分成不同的任务

4) 调度节点将任务根据计算节点状态发送到对应的计算节点进行计算

从以上流程可以看出 RDD 在整个流程中主要用于将逻辑进行封装，并生成 Task 发送给 Executor 节点执行计算。